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Enregistrement W3013466417 · doi:10.1109/ccnc46108.2020.9045232

Exact Outage Analysis for Stochastic Cellular Networks under Multi-User MIMO

2020· article· en· W3013466417 sur OpenAlexaff
Sachitha Kusaladharma, Wei‐Ping Zhu, Wessam Ajib

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBase stationPoisson point processStochastic geometryMIMOPrecodingComputer scienceRayleigh fadingTelecommunications linkPath lossMulti-user MIMOComputer networkStochastic geometry models of wireless networksFadingPoint processSignal-to-interference-plus-noise ratioCellular networkWirelessWireless networkChannel (broadcasting)TelecommunicationsRadio resource managementMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The next generations of cellular wireless systems promise an improved user experience with respect to the throughput, reliability, latency, and connectivity. To this end, multiple-input multiple-output (MIMO) and massive MIMO systems hold enormous potential. Moreover, due to heterogeneity and densification, user and base station locations are increasingly random. Thus, in this paper, we characterize the performance of a typical downlink user within a massive MIMO Voronoi cell when the base stations employ matched filter based precoding in the downlink. We consider a typical Voronoi cell where the base stations follow a Poisson point process (PPP), and also consider the users to be randomly distributed according to a PPP independent from the base stations. Furthermore, a wireless channel with log-distance path loss and Rayleigh fading is assumed. Using a novel framework to model the signal to noise ratio, the outage probability of a user is derived in closed-form while taking into account full and partial loading for the cell's base station due to the randomness of user numbers. Numerical results show that the outage probability is heavily dependent on the base station density, and that the performance decreases when the maximum number of users served by a base station increases.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,634

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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