Coverage and Capacity Analysis with Stretched Exponential Path Loss in Ultra-Dense Networks
Notice bibliographique
Résumé
The distinct features of Ultra-Dense Networks (UDNs), namely, the close proximity of the users to the serving base stations (BSs), the high idle mode probability and the increasing probability of Line-of-Sight (LOS) links to the serving BS, impose a set of requirements on the realistic and accurate modeling of the performance of such networks. In this paper, we consider modeling the path loss by a stretched exponential model which accurately addresses the short distances (5m-350m) between the (serving/interfering) BSs and the users in UDN. Moreover, we study the impact of turning off inactive BSs, as an effective interference mitigation scheme, on the performance of the network in terms of the coverage probability, the network throughput, and the area spectral efficiency. We employ tools from stochastic geometry to model the network as a Homogeneous Poisson Point Process (HPPP). Also, Rayleigh channel fading is assumed for tractability purposes. The results show the significant impact of the users' density on the network performance where the system's interference is upper-bounded mainly by the density of the active users, thanks to turning off the inactive 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».