MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2601586594 · doi:10.1109/vtcfall.2016.7881194

Regular and Static Sector-Based Cell Switch-Off Patterns

2016· article· en· W2601586594 sur OpenAlexaff
Tamer Beitelmal, Sebastian S. Szyszkowicz, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la Recherche
Mots-clésInterference (communication)Computer scienceTelecommunications linkGrid cellGridSet (abstract data type)Computer networkDistributed computingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy saving in cellular networks can be achieved by implementing the cell switch-off (CSO) approach in periods of light traffic. Regular static CSO (CSO patterns) is a type of CSO where the set of active cells is predetermined such that they are located on a regular grid. It is known that regular cell layouts generally provide the best coverage and downlink SINR. Furthermore, CSO patterns assure that interfering cells are as far away as possible and help in modeling interference accurately. Existing lit- erature on CSO patterns focuses only on site-level CSO (switching off entire BSs); however, significant gains can sometimes be obtained from sector-level CSO patterns (switching off individual sectors). This paper is the first to introduce and investi- gate sector- based regular CSO patterns by providing illustrative examples. We compare the performances of different CSO patterns in terms of the number of supported users. Also, we analytically compare site- based versus sector-based CSO patterns in terms of power saving. Our results show that patterns with only one of the three sectors active (each with the same orientation) can support the most users per sector, due to a favourable interference situation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced MIMO Systems OptimizationTravaux en français237 207