Spectrum allocation for wireless backhauling of 5G small cells
Notice bibliographique
Résumé
The anticipated massive deployment of the small cells entail wireless backhauling for 5G cellular networks. However, the scarcity of radio frequency (RF) spectrum in the licensed bands is a major limitation which necessitates efficient spectrum planning for backhaul/access links of 5G small cells. This paper investigates the problem of channel assignment in the backhaul/access of small cells. We first formulate a problem to maximize the common achievable rate at the backhaul and access links of the small cells. Due to the NP-hard nature of the problem, we transform the original problem into a less complex convex programming problem and solve it numerically. We then propose and comparatively analyze the performance of two simple distributed backhaul channel allocation criteria, namely, maximum received signal power (max-RSP) and minimum received signal power (min-RSP) criteria. For these criteria, we theoretically derive the number of allocated backhaul channels and coverage probability for a given target rate of each small cell given its distance from the centralized wireless backhaul hub. Simulation results provide insights about the performance gap between the centralized and distributed schemes. Further, it is observed that the min-RSP criterion outperforms the max-RSP criterion which implies that more backhaul channels should be allocated to small cells that are located near the cell-edge.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».