Energy and Spectral Efficiency Analysis for a Device-to-Device-Enabled Millimeter-Wave OFDMA Cellular Network
Notice bibliographique
Résumé
The spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) performance of a millimeter-wave (mmWave) cellular network is studied where a user device can associate with a base station (BS) or another user for device-to-device (D2D) communication based on an interference-aware D2D distance threshold. Using the tools of stochastic geometry, the mean interference, coverage probability, area SE, and network EE are derived under the proposed association scheme. Performance of the proposed scheme is compared with that of the minimum path loss (Min PL)-based and maximum biased-received-power (Max BRP)-based association schemes. The proposed scheme is shown to give the best coverage probability performance in noise-limited networks, while the three schemes converge in performance in interference-limited networks in the high coverage threshold regime (>20 dB). Further, the proposed scheme achieves up to 60% increase in the area SE and EE, compared to the Min PL-based scheme that gives the next best performance. Lastly, the paper proposed a goal attainment algorithm that achieves up to a seven-fold decrease in the mean deviation from a preset SE objective and 50% savings in EE, compared to the achievable performance under a constant transmit power and bandwidth allocation scheme.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».