Intracell Frequency Band Exiling for Green Wireless Networks: Implementation, Performance Metrics, and Use Cases
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 substantial increase in the number of base stations (BSs) compels researchers to focus on spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) in wireless networks. To this end, we propose an intracell frequency band exiling (ICE) technique as a promising solution for green wireless networks. In the proposed technique, operating frequency bands of mobile users are assigned from upper frequency bands (UFBs) to lower frequency bands (LFBs) by suitably adjusting their coverage area to provide energy-efficient communications. To do this, we derive ICE probabilities on a log-normally distributed traffic model and calculate the EE and area SE (ASE) considering the power consumption model. The simulation results demonstrate that the ASE can be improved by increasing the traffic density. However, increasing the traffic density does not improve the EE beyond a certain threshold. Therefore, we present the tradeoff between EE and ASE and provide an optimum operating point. In addition, we show the ICE performance to be better than that of the existing cell-zooming (CZ) technique, unveil the ICE relation with beyond-5G (B5G) networks, and, finally, provide a cell-exiling manager system to illustrate the applicability of the proposed technique for various implementations.
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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 | 0,001 |
| 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