Analisa Perencanaan Backhaul Untuk Jaringan Long Term Evolution (LTE) Dikota Yogyakarta
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
Pelayanan telekomunikasi sangat berperan penting dalam kehidupan modern. Perkembangan Teknologi LTE dikota sangat besar. Selaku Operator Memerlukan adanya backhaul yang handal namun juga efisien dari transmisi maupun dari segi kapasitas. Backhaul adalah suatu jalur yang menghubungkan dari suatu Base Station ke Base Station lain atau dari suatu Base Station ke core network untuk mengambil trafik dari Base Station tersebut.Pada Penelitian ini Membahas tentang analisa perencanaan backhaul untuk jaringan Long term Evolution di kota Yogyakarta. Dengan menggunakan Microwave sebagai teknologi Backhaul. Penelitian ini membahas Mengenai Perencanaan jaringan Long Term Evolution dengan Frekuensi 1800 MHz agar dapat Mengakomodasi Trafik di kota Yogyakarta dengan Menggunakan Perencanaan Capacity Maupun Coverage. Pada hasil perencanaan Jaringan Long Term Evolution menggunakan Frekuensi 1800 MHz Nilai Rereference Signal Receive Power (RSRP) didapat dari hasil simulasi dari Parameter Long Term Evolutin adalah adalah rata-rata sebesar -75.66 dBm Sedangkan Pada Perencanaan Backhaul Menggunakan Teknologi Microwave diperoleh rata-rata daya terima >-78 dBm dan nilai Availability >99,999% untuk link dibawah jarak <1,7km. Sehingga dapat diambil Kesimpulan Bahwa Backhaul Dengan Teknologi Microwave Pada penelitian ini bekerja dengan baik dan Optimal. dapat menghubungkan Jaringan LTE di Kota Yogyakarta dengan Jarak <1,7 km. Perencanaan ini dilakukan menggunakan atoll 3.3.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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