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Enregistrement W2949089721 · doi:10.1109/tmc.2019.2922614

Coverage Performance in MIMO-ZFBF Dense HetNets with Multiplexing and LOS/NLOS Path-Loss Attenuation

2019· article· en· W2949089721 sur OpenAlexafffund
Mohammad G. Khoshkholgh, Keivan Navaie, Kang G. Shin, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Mobile Computing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaShenzhen UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMIMONon-line-of-sight propagationBeamformingComputer scienceMultiplexingSpatial multiplexingPath lossRobustness (evolution)Context (archaeology)AlgorithmTopology (electrical circuits)TelecommunicationsMathematicsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of multiple-input multiple-output (MIMO) multiplexing heterogenous cellular networks are often analyzed using a single-exponent path-loss model. Thus, the effect of the expected line-of-sight (LOS) propagation in densified settings is unaccounted for, leading to inaccurate performance evaluation and/or inefficient system design. This is due to the complexity of LOS/non-LOS models in the context of MIMO communications. We address this issue by developing an analytical framework based on stochastic geometry to evaluate the coverage performance. We focus on the zero-forcing beamforming where the maximum signal-to-interference ratio is used for cell association. We analytically derive the coverage. We then investigate the cross-stream interference correlation, and develop two approximations of the coverage: Alzer Approximation (A-A) and Gamma Approximation (G-A). The former is often used in the single antenna and single-stream MIMO. We extend A-A to a MIMO multiplexing system and evaluate its utility. We show that the inverse interference is well-fitted by a Gamma random variable, where its parameters are directly related to the system parameters. The accuracy and robustness of G-A is higher than that of A-A. We observe that depending on the multiplexing gain, it is possible to attain the best coverage probability by proper densification.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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