Unified Stochastic Geometry Modeling and Analysis of Cellular Networks in LOS/NLOS and Shadowed Fading
Notice bibliographique
Résumé
Statistical characterization of the signal-tointerference-plus-noise ratio (SINR) via its cumulative distribution function is ubiquitous in a vast majority of technical contributions in the area of cellular networks, since it boils down to averaging the Laplace transform of the aggregate interference, a benefit accorded at the expense of confinement to the simplistic Rayleigh fading. In this paper, to capture diverse fading channels that arise in realistic outdoor/indoor wireless communication scenarios, we tackle the problem differently. By exploiting the moment generating function of the SINR, we succeed in analytically assessing cellular networks performance over the shadowed κ-μ, κ-μ, and η-μ fading models. These channel models offer high flexibility by capturing diverse fading channels, including Rayleigh, Nakagami-m, Rician, and Rician shadow fading distributions. These channel models have been recently promoted for their capability to accurately model dense urban environments, future femtocells, and device-to-device shadowed channels. In addition to unifying the analysis for different channel models, this paper integrates the coverage, the achievable rate, and the bit error probability, which are largely treated separately in the literature. The developed model and analysis are validated over a broad range of simulation setups and parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».