Stochastic Geometry Analysis of User Mobility in RF/VLC Hybrid Networks
Notice bibliographique
Résumé
The integration of visible light communication (VLC) with existing radio frequency (RF) networks has emerged as a new network architecture to meet the rapidly growing traffic demand. The resulting RF/VLC hybrid network structures offer capacity-per-area improvements due to the use of two technologies operating at different frequency bands and the relatively higher base station (BS) density. However, the reduced BS coverage footprints and the heterogeneous BS types result in challenges for user mobility such as frequent handovers and the need for suitable BS association policies. To help addressing these challenges, in this paper, we conduct a user mobility analysis for RF/VLC hybrid networks by deriving the user-to-BS association probabilities and handover rates. The analysis makes use of stochastic geometry and modeling BSs’ locations via a Poisson point process (PPP). Since PPP modeling has not yet been well established for hybrid RF/VLC networks, we support the applicability of our approach by comparing the user mobility performance to those obtained for an actual deployment, a Matérn hard-core point process (MHCPP) based deployment, and a deterministic square lattice deployment of VLC luminaries. Furthermore, since the handover rates directly depend on the association policies, we consider two popular association policies. Our numerical results show that the PPP, the MHCPP, the square lattice, and the actual deployments have comparable performance in terms of handover rates regardless of the association policy, and they highlight the tradeoff between balancing network load and handover rates achieved by the association policies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».