Performance Characterization of Spatially Random Energy Harvesting Underlay D2D Networks With Transmit Power Control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In underlay device-to-device (D2D) networks, the transmitter nodes can harvest energy from downlink cellular (primary) transmissions to solely power the D2D links, which enhances the overall spectral and energy efficiencies. How will the energy harvest and D2D link performance be affected by spatial randomness, temporal correlations, transmit power control, and channel uncertainties? To investigate these issues, we analyze the energy harvesting process of a random (typical) D2D transmitter node, say Dt, which needs a sufficient harvest to meet the requirements for receiver sensitivity and channel inversion. This system model consists of: 1) three independent homogeneous Poisson point processes; 2) log-distance path loss and Rayleigh fading; and 3) path loss inversion transmit power control. We derive the ambient radio frequency energy at Dt, and model the harvest as a Gamma random variable. We propose four schemes: 1) single slot harvesting; 2) multislot harvesting; 3) i1'( slot harvesting; and 4) hybrid harvesting. We develop a Markov chain model for success probability of these schemes, and derive the D2D coverage. We find that a high density of primary transmitters is unfavorable to multislot harvesting for increased D2D link distances. Moreover, hybrid harvesting always outperforms single and i1'( slot harvesting, and outperforms multislot harvesting except for very high path-loss conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle