Using Beamforming for Dense Frequency Reuse in 5G
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
Implementing an efficient frequency reuse (FR) plan is significantly important to meet the demand on high data rates and the required quality of service for 5G. In this paper, we use the direction of arrival algorithms and the correlator to determine the directions of the desired user and the interferers in the cell. Then, we use the beamformer to produce a beam towards the desired user and nulls in the direction of the interferers. Moreover, we implement the synthesizer to smartly form the desired beam shape and make the nulls deeper. We take the advantage of the smart antennas, beamforming capabilities, and the radiation pattern synthesizing techniques to build up an efficient FR plan for 5G. In addition, we develop a formula for calculating the signal to interference and noise ratio (SINR) in terms of the desired and the interferers directions. Our objective is to maintain the SINR at the minimum levels required for data calls with accepted quality while reducing the beam sizes, and hence increase the FR factor. Our simulation results show that with a uniform linear antenna of 11 elements, we can achieve the desirable SINR levels using beams of 10° width, which raises the FR factor from 1 to 18 and subsequently increases the number of mobile users by 18 times.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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