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Enregistrement W2312939162

Models and algorithms for the design of third-generation mobile networks

2004· article· en· W2312939162 sur OpenAlexaff
Samuel Pierre, Yufei Wu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBase stationTelecommunications linkTransmitter power outputCellular networkComputer sciencePower controlOptimization problemNetwork planning and designPower (physics)Real-time computingComputer networkEngineeringMathematical optimizationChannel (broadcasting)AlgorithmTransmitterMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building greenfield third generation (3G) mobile networks, expansion of existing 3G mobile networks, and integration of 3G mobile networks with 2G and/or other networks, requires extensive analysis and optimization related to WCDMA/CDMA 2000/TD-SCDMA network planning. 3G mobile networks require a new planning and optimization approach. An intuitive approach to resolving 3G related problems often leads to results inconsistent with reality, thus the efficient planning and optimization methods must be based on increasingly complex and sophisticated models. To address the cell planning problem for systems with WCDMA air interface, the following information are usually supposed to be known: (i) a set of candidate sites where BSs can be installed, (ii) a set of possible configurations of each base station (rotation, tilt, height), (iii) the traffic distribution estimated by using empirical prediction models, and (iv) the propagation description based on approximate radio channel models or ray tracing techniques. To take into account SIR constraints, two power control (PC) models are considered: a power-based PC model which assumes that emission powers are adjusted to guarantee a target received power and a SIR-based PC model that assumes that emission powers are adjusted to guarantee a SIR target value to all active links. This thesis presents optimization models for radio network planning in 3G downlink. The models concern optimization of the base station parameters such as base station location, maximum transmit power and antenna height, all of which can be individually assigned to each base station. All these choices must satisfy a set of constraints and optimize a set of objectives. We develop heuristic and stochastic optimization techniques for tackling this highly combinatorial problem. In this downlink work, an extensive experimental analysis is presented to compare the effects on the radio network capacity, coverage, and investment requirements between SIR-based power control mechanism and power-based power control mechanism, between uplink and downlink environment, and between different network elements cost configurations. This thesis also uses tabu search to solve the 3G uplink cell planning problem as a discrete optimization problem, where base station location and configuration are basic decision variables. (Abstract shortened by UMI.)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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