Pairwise error probability evaluation of cooperative mobile femtocells
Notice bibliographique
Résumé
Cellular subscribers while travelling in public transportation vehicles, such as streetcars and buses, often experience poor signal reception and low bandwidth when using their cellular devises onboard. Small cell deployment of, for example, femtocells is considered as one of the most promising solutions for cellular operators to enhance coverage and meet the increasing need for capacity and QoS support expected by cellular subscribers. We consider a mobile Femto Base Station (mobFBS) installed in the public transportation vehicle, with an external antenna installed on the roof, to offer enhanced coverage and improved capacity onboard. We investigate the performance gains of a communication scheme in downlink LTE-A networks with mobFBSs. Users are assumed to be travelling using a public transportation vehicle, and the transmission between macroBS and users occurs through a mobFBS. The associated wireless links for this type of fast mobility are characterized by a doubly-selective fading channel. This causes performance degradation in terms of increased error probability. By taking advantage of the more powerful central processing mobFBS, we make use of a precoded technique to overcome the performance degradation that results from the wireless fading channel. We investigate the performance gain in terms of pairwise error probability (PEP) via a derived closed-form expression. Our analytical and simulation results indicate that significant diversity gains are achievable and error rates are tremendously reduced.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».