Downlink coverage and average cell load of M2M and H2H in ultra-dense networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the impact of the coexistence of Machine-to-Machine (M2M) communication and Human-to-Human (H2H) communication on the network performance in Ultra-Dense Networks (UDNs). The performance evaluation of the network considers the downlink coverage, the average cell load of H2H users and the average uplink cell load of M2M devices. Using tools from stochastic geometry, we develop tractable expressions for the considered performance metrics. Furthermore, we investigate two association schemes to address the severe interference in UDNs, namely, connect to closest (de) base station and connect to active (CIA) base station. Considering the distinguishing features of UDNs, we model the path loss by a Stretched Exponential Path Loss (SEPL) model to address the close proximity of users to the base stations (BSs) and the high probability of Line-of-Sight (LOS) transmission as well. The simulation results show an accurate match with the analytical results. The network coverage significantly improves in C2A association scheme with no impact on the average cell load of H2H users. On the other hand, the average uplink cell load of M2M devices increases in C2A association.
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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 ».