Mode selection map‐based vertical handover in D2D enabled 5G networks
Notice bibliographique
Résumé
One of the promising features of 5G networks is device‐to‐device (D2D) communication that enables direct transmission between D2D user equipments (UEs). Besides the traditional cellular transmission mode, UEs can select between the reuse and dedicated modes. In this study the authors consider a scenario where a communicating D2D pair and a cellular UE that communicates with an evolved Node‐B can use the same spectrum. It is assumed that the cellular UE can move in the network while the D2D UEs are static. The movement of the cellular UE can affect the quality of the communication between the D2D pair. Therefore, the transmission mode between the D2D UEs might change to keep the best quality. In this study the authors propose a new mobility management and vertical handover algorithm that handles the transmission mode transition during the D2D connection to maximise the overall throughput. The algorithm uses distance from the border and critical direction set as mobility variables that are analytically determined. These variables are calculated using a mode selection map that is derived analytically when pathloss and fading models are used. Finally, in order to analyse the performance of the proposed handover algorithm, the authors analytically calculate handover rate and sojourn time metrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».