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Enregistrement W2900710097 · doi:10.1049/iet-com.2018.5035

Prioritised and selective power control in cellular wireless networks

2018· article· en· W2900710097 sur OpenAlexaff
Danh H. Ho, T. Aaron Gulliver

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower controlComputer scienceSignal-to-interference-plus-noise ratioTelecommunications linkTransmitter power outputPower (physics)Interference (communication)WirelessPower consumptionSignal-to-noise ratio (imaging)Computer networkTransmitterControl (management)Control theory (sociology)Real-time computingMathematical optimizationTelecommunicationsMathematicsArtificial intelligenceChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power control is used in cellular communications systems to reduce power consumption and satisfy as many users as possible by managing the mutual interference between users. In signal to interference plus noise ratio (SINR) tracking power control (TPC) schemes, all users are required to adjust their power levels for each iteration, which is inefficient. In this study, a prioritised and selective uplink power control scheme is proposed. Priority user requirements are satisfied first, and then as many normal users (NUs) as possible are satisfied with their target SINRs. In addition, if an NU is currently satisfied with its target SINR, it is not required to update its transmit power level. Conversely, NUs who are not satisfied update their power levels. Simulation results are presented, which show that the proposed scheme outperforms dynamic target SINR TPC and variable target SINR TPC in terms of power consumption and efficiency. In addition, the proposed scheme is better than target SINR TPC and opportunistic power control as the number of users increases.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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