Spectral and Energy Efficiencies in mmWave Cellular Networks for Optimal Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Millimeter wave (mmWave) spectrum has been proposed for use in commercial cellular networks to relieve the already severely congested microwave spectrum. Thus, the design of an efficient mmWave cellular network has gained considerable importance and has to take into account regulations imposed by government agencies with regard to global warming and sustainable development. In this paper, a dense mmWave hexagonal cellular network with each cell consisting of a number of smaller cells with their own Base Stations (BSs) is presented as a solution to meet the increasing demand for a variety of high data rate services and growing number of users of cellular networks. Since spectrum and power are critical resources in the design of such a network, a framework is presented that addresses efficient utilization of these resources in mmWave cellular networks in the 28 and 73 GHz bands. These bands are already an integral part of well‐known standards such as IEEE 802.15.3c, IEEE 802.11ad, and IEEE 802.16.1. In the analysis, a well‐known accurate mmWave channel model for Line of Sight (LOS) and Non‐Line of Sight (NLOS) links is used. The cellular network is analyzed in terms of spectral efficiency, bit/s, energy efficiency, bit/J, area spectral efficiency, bit/s/m2, area energy efficiency, bit/J/m2, and network latency, s/bit. These efficiency metrics are illustrated, using Monte Carlo simulation, as a function of Signal‐to‐Noise Ratio (SNR), channel model parameters, user distance from BS, and BS transmission power. The efficiency metrics for optimum deployment of cellular networks in 28 and 73 GHz bands are identified. Results show that 73 GHz band achieves better spectrum efficiency and the 28 GHz band is superior in terms of energy efficiency. It is observed that while the latter band is expedient for indoor networks, the former band is appropriate for outdoor networks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».