Models and algorithms for the design of third-generation mobile networks
Notice bibliographique
Résumé
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.)
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».