Coverage and Rate Analysis for Co-Existing RF/VLC Downlink Cellular Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a stochastic geometry framework to perform the coverage and rate analysis of a typical user in co-existing visible light communication (VLC) and radio frequency (RF) networks. The framework can be customized to capture the performance of a typical user in various network configurations such as 1) RF-only, in which only small base-stations (SBSs) are available to provide the coverage to a user; 2) VLC-only, in which only optical BSs (OBSs) are available to provide the coverage to a user; 3) opportunistic RF/VLC, where a user selects the network with maximum received signal power; and 4) hybrid RF/VLC, where a user can simultaneously utilize the available resources from both RF and VLC networks. The developed model for VLC network precisely captures the impact of the field-of-view (FOV) of the photo-detector receiver on the number of optical interferers, distribution of the aggregate interference, association probability, the coverage probability, and average rate of a typical user. A closed-form approximation is presented for special cases and for asymptotic scenarios, such as when the intensity of SBSs becomes very low or the intensity of OBSs becomes very high. The closed-form solutions for network design parameters (such as intensity of OBSs and SBSs, transmit power, and/or FOV) enable network operators to distribute the users among RF and VLC networks according to their choice. Moreover, we also optimize the network parameters in order to prioritize the association of users to VLC network. Finally, simulations are carried out to verify the derived solutions. It is shown that the performance of VLC network depends significantly on the receiver's FOV/intensity of SBSs/OBSs and careful selection of such parameters is crucial to harness the benefits of VLC networks. Important trade-offs between height and intensity of OBSs are highlighted to optimize the performance of VLC networks.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».