Equivalent capacity analysis of LTE-Advanced systems with carrier aggregation
Notice bibliographique
Résumé
The Long Term Evolution - Advanced (LTE-A) standard is widely accepted for the 4th generation mobile systems to satisfy the explosive growth of high-data-rate demand. Carrier Aggregation (CA) is considered as one of the most momentous techniques adopted in LTE-A standard. Many studies have been done to analyze the performance of LTE-A systems with CA in terms of average user throughput. However, the system-level capacity analysis of LTE-A systems has not been well studied. In this paper, we explore the downlink admission control process in LTE-A systems with CA to compare the capacities between LTE users and LTE-A users, based on the metric - equivalent capacity. Specifically, taking into account the user heterogeneity, the system evolution is modeled as a birth-death process for each user class based on an effective user traffic generation model. A closed-form relationship between the equivalent capacity and system bandwidth is then derived for a single-carrier LTE-A system with the help of binomial-normal approximation. The relationship is further extended to multi-carrier case for both LTE users and LTE-A users. Finally, simulation results are provided to verify our analytical ones, and demonstrate that the equivalent capacity of LTE-A users surpasses that of LTE users significantly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».