Stochastic Geometry-Based Modeling and Analysis of Massive MIMO-Enabled Millimeter Wave Cellular Networks
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
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems operating within the millimeter wave frequency range offer exciting opportunities for the future fifth-generation (5G) wireless networks. While the increased bandwidth and spectral efficiency are attractive, transitioning to millimeter massive MIMO presents significant challenges with respect to blockages, high attenuation, and channel estimation errors. To address these challenges, this paper evaluates the outage performance of a millimeter wave cellular network using massive MIMO under a stochastic set-up subject to pilot contamination and matched-filter precoding. We model the cellular users and base stations with Poisson point processes. Furthermore, we consider blockages from random objects, and employ different path loss and fading models for the line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight scenarios. Moreover, both fixed power transmissions and path loss inversion-based power control are considered along with the sectored antenna patterns. Using stochastic geometry, we derive the moment generating function of the interference experienced by a typical cellular user and its outage probability. It is observed that the environments with different path loss exponents have varying behaviour for similar blockage sizes and densities. In addition, the ratio of the number of cellular users to that of base stations, and the antenna beamwidth are critical parameters affecting the outage performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle