An Evaluation of the Proportional Fair Scheduler in a Physically Deployed LTE-A Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Proportional Fair (PF) scheduler has been extensively studied in wireless communications research. Most of the research done, however, focuses on theoretical or simplistic simulations. In this paper, both theory and practical measurements for a PF scheduler are studied. Two data collections are conducted to verify the performance of the scheduler in an actual LTE-A network (small cells) environment. Allocated Physical Resource Blocks (PRBs) and throughput of each phone used in the data collection are estimated. Three different types of PF schedulers are implemented to predict user throughput. The results show that the scheduler maintains good fairness for both user throughputs and PRB allocation. Further it is shown that our results, derived from actual recorded data are different from those derived from simulation models presented in the literature [1] [2]. Similarly, the cell throughput and fairness values are dynamic and randomly distributed with the time in an actual LTE-A network in contrast to simulation models. From our study, we show that the generalize PF Scheduler performs more accurately to predict the user throughput values. It is concluded that this real-world LTE-A network study is more meaningful and valuable in enhancing the understanding of actual 4G and future 5G networks.
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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 découle