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Enregistrement W3036754498 · doi:10.22215/etd/2017-11795

Simulation of Coordinated Multipoint Using Discrete Event Systems Specification

2017· dissertation· en· W3036754498 sur OpenAlexaffabout
S. Ali Etemad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDEVSDiscrete event simulationComputer scienceUploadArchitectureEvent (particle physics)Distributed computingEmbedded systemModeling and simulationOperating systemSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rise in the number of subscribers and to enhance the user experience, Long Term Evolution Advanced (LTE-A) has introduced Coordinated Multipoint (CoMP), a technology which aims to improve the user experience on the cell edge.Although CoMP improves the user experience on the cell edge, it imposes lots of overhead on the network which may result in the degradation of Quality of Service (QoS).To be able to test technologies like CoMP before deploying them on the live network, Modeling and Simulation (M&S) software are required.Through M&S, researchers can test their proposed ideas with minimal costs.Discrete Event System Specification (DEVS) is a formal platform intended for M&S of discrete time systems.In this thesis, we present a dynamic DEVS-based model for simulating CoMP.The model consists of different components that mimic the behavior of entities in LTE-A networks.The model can be used to model different scenarios in both homogenous and Heterogeneous Networks (HetNets).Moreover, we present a new architecture for CoMP developed in collaboration with fellow team members at Carleton University and Ericsson Canada Inc.This new approach reduces the number of control messages in the network, hence, increases download and upload rates.To compare the performance of the newly proposed CoMP architecture with the conventional CoMP architectures, a DEVS-based simulator was developed.The resultsshow that the newly proposed architecture significantly reduces the number of control messages required in the network, hence, it improves the data rates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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