System Design and Throughput Analysis for Multihop Relaying in Cellular Systems
Notice bibliographique
Résumé
<para xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> Wireless multihop relaying can provide a great improvement in systemwide throughput and coverage in a cellular system. However, since additional resources (time or frequency slots) and overhead are required to perform relaying, the addition of relays into a cellular system must be carefully designed for the system's specific geometry, topology, and propagation environment. Maximizing the benefit of multihop relaying requires that the medium access control (MAC) layer scheduler be aware of physical (PHY) layer conditions. Multihop relaying increases networkwide throughput by enabling spatial reuse within a cell and by significantly reducing the path loss on each hop. The most significant gain results from adding enough relays to create line-of-sight (LOS) paths on all relay hops. To assist with system design, we present a methodology of analyzing network throughput and area-averaged spectral efficiency for multihop relay-enhanced cellular systems, including cross-layer considerations. In addition, we describe a technique that may be used to determine spatial reuse schedules. In this paper, we use a realistic model and typical cellular scenarios to show how relaying can be used to improve coverage and throughput in a real-world system. </para>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».