Coverage and Rate Analysis for Limited Information Cell Association in Stochastic-Layout Cellular Networks
Notice bibliographique
Résumé
The complexity and uncertainty inherent in large cellular networks make the acquisition of location and channel information of all but perhaps a few neighboring network nodes (base stations (BSs)) difficult for a given user. Therefore, a cell association policy must operate with sparse information. Thus, the serving BS is proposed to be the one that provides the highest instantaneous signal-to-interference ratio (SIR) from among all BSs providing average received signal power exceeding a predetermined minimum. This policy is evaluated for the downlink of single-tier (homogeneous) and two-tier (heterogeneous) networks, and for the latter, the key advantage of the proposed policy is its capability to enable traffic offloading. Two methods to determine the minimum average signal power are given. Coverage probabilities and average rates of mobile stations in coverage are derived, accounting for path loss, multipath fading, and random locations of BSs in each tier. Analysis is verified by Monte Carlo simulations. We observe that the instantaneous SIR and average received signal power of a few BSs are sufficient to achieve the coverage corresponding to the highest SIR association, which in general requires instantaneous SIR information of a larger subset of a network. We also observe that in a two-tier network, the effect of strong interference from high-power BSs, such as macro BSs, can be limited by proper choice of minimum average received signal power for low-power BSs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».