Joint location and power optimisation of femto base stations to improve indoor coverage: a geometric approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Femto base station (FBS) deployment with existing Macro Base Stations improves Quality of Service of end users in dead‐zone while simultaneously increasing co‐channel femto–femto interference. This necessitates judicious planning before FBS deployment. In this paper, a novel geometric approach to model any 3‐D deployment region along with two particle swarm optimisation based joint location and power optimisation algorithms: LOA‐POA and LPOA are proposed. The geometric plan of the deployment region (with multiple multistoried buildings) with 3‐D coordinates of serving‐MBS has been generated and provided as input to LOA‐POA and LPOA, to identify positions and transmission powers of the FBSs required to maximise coverage. For a significantly large deployment region of 1600 sq. m., the LPOA identifies locations and transmission powers of four co‐channel FBSs within 140 s while LOA‐POA identifies the same for five FBSs within 40 s. Simulation exhibits requisite coverage after FBS installation. Comparison of these algorithms has been carried out with existing works considering different wall materials. LPOA is observed to provide most economic solution but with higher convergence time than LOA‐POA. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».