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Enregistrement W2804428195 · doi:10.1186/s13638-018-1103-8

Spatial spectral and energy efficiencies of cellular networks limited by co-channel interference and path loss in Nakagami-m fading environment

2018· article· en· W2804428195 sur OpenAlexaff
Abdulbaset M. Hamed, Raveendra K. Rao

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Libya
Mots-clésPath lossFadingSpectral efficiencyComputer scienceNakagami distributionBase stationInterference (communication)Antenna (radio)Cellular networkEnergy (signal processing)Channel (broadcasting)TelecommunicationsTopology (electrical circuits)WirelessMathematicsStatisticsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive framework for design of hexagonal cellular network system in terms of spatial spectral and energy efficiencies is presented. The communication environment in the system is assumed to be Nakagami- m fading coupled with simplified path loss model and co-channel interference. Three base station antenna configurations namely, omni, 120° and 60° are considered. Closed-form expressions for spatial spectral and energy efficiencies and coverage probability are derived and illustrated as a function of signal-to-noise ratio, cell radius, reuse distance, path loss exponent factor, and fading figure. A discussion of trade-offs among spatial spectral efficiency, spatial energy efficiency, and coverage probability as a function of parameters of cellular system and propagation environment is also provided. Numerical results show that the use of sectorized antenna system in the cellular network provides significant improvements even under severe propagation and interference conditions. For example, it is observed that the 120° base station antenna configuration system provides nearly double the spatial energy efficiency relative to the omni configuration system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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