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Enregistrement W2905053357 · doi:10.1109/twc.2018.2882434

Tractable Coverage Analysis for Hexagonal Macrocell-Based Heterogeneous UDNs With Adaptive Interference-Aware CoMP

2018· article· en· W2905053357 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMacrocellInterference (communication)Computer sciencePoisson point processCoverage probabilityStochastic geometryTransmission (telecommunications)Point processCellular networkTelecommunications linkUpper and lower boundsMonte Carlo methodTopology (electrical circuits)Base stationComputer networkTelecommunicationsMathematicsStatisticsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a heterogeneous ultra dense network (HUDN) with both the hexagon and Poisson point process (PPP) layouts, which is more relevant for practical scenarios. A user-centric and adaptive interference-aware non-coherent coordinated multi-point transmission (IA-CoMP) scheme is used as a system setup to reduce both the cross-tier and the co-tier inter-cell interference (ICI) for the HUDN with range expansion (RE) in small cells. Due to the involvement of hexagonal macrocells, it is intractable to analyze the coverage performance of HUDNs with IA-CoMP. To this end, we present a mobile station GrouPing (MSGP)-based coverage analysis method, which partitions all MSs into four groups according to their main interference, and the whole coverage is obtained as the sum of the coverage of each MS group. We demonstrate that the proposed MSGP-based coverage analysis method can provide a tight upper bound when compared with Monte Carlo simulations. As the small cell density increases, the system coverage of HUDNs with hexagonal macrocells reduces exponentially, while the system coverage of HUDNs with PPP-based macrocells remains unchanged. Moreover, the system coverage increases with the larger one of the main ICI judging coefficient and the RE bias.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · 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