Aggregate Interference Distribution From Large Wireless Networks With Correlated Shadowing: An Analytical–Numerical–Simulation Approach
Notice bibliographique
Résumé
As the number and variety of wireless devices sharing spectrum increases, it becomes increasingly important to characterize the sum interference that is produced by a large number of interferers. We show that, in the case of several interferers, the assumption of independent shadowing paths is very inaccurate and must be replaced by an appropriate correlation model. We choose one such model, which has desirable mathematical and physical properties, is tunable, and is particularly well suited for simulation, although our approach can also be used with other correlation models. In addition, we allow a very versatile channel and system model. The simulation cost of such systems quickly grows for large numbers of interferers due to the time and memory constraints of the Monte Carlo simulation algorithm using the classic matrix factorization (e.g., Cholesky) approach. We show how an alternative simulation approach using shadowing fields can significantly reduce the order of the computational cost. In addition, we show how judicious random sample reuse and extrapolation based on a numerical analysis of moments can be used to further simplify the simulation. Through the combination of these three approaches, using a mixture of simulation, numerical, and analytical techniques, we can obtain accurate approximations of the distribution of the total interference power while reducing computational time by factors of more than 1000. We can also make some mathematical statements about the problem, which may be useful for further developments. We argue that our model is complex enough to accommodate a good degree of realism and that our approach is a viable alternative to the pure analysis of such a complex and versatile problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».