HetHetNets: Heterogeneous Traffic Distribution in Heterogeneous Wireless\n Cellular Networks
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
A recent approach in modeling and analysis of the supply and demand in\nheterogeneous wireless cellular networks has been the use of two independent\nPoisson point processes (PPPs) for the locations of base stations (BSs) and\nuser equipments (UEs). This popular approach has two major shortcomings. First,\nalthough the PPP model may be a fitting one for the BS locations, it is less\nadequate for the UE locations mainly due to the fact that the model is not\nadjustable (tunable) to represent the severity of the heterogeneity\n(non-uniformity) in the UE locations. Besides, the independence assumption\nbetween the two PPPs does not capture the often-observed correlation between\nthe UE and BS locations.\n This paper presents a novel heterogeneous spatial traffic modeling which\nallows statistical adjustment. Simple and non-parameterized, yet sufficiently\naccurate, measures for capturing the traffic characteristics in space are\nintroduced. Only two statistical parameters related to the UE distribution,\nnamely, the coefficient of variation (the normalized second-moment), of an\nappropriately defined inter-UE distance measure, and correlation coefficient\n(the normalized cross-moment) between UE and BS locations, are adjusted to\ncontrol the degree of heterogeneity and the bias towards the BS locations,\nrespectively. This model is used in heterogeneous wireless cellular networks\n(HetNets) to demonstrate the impact of heterogeneous and BS-correlated traffic\non the network performance. This network is called HetHetNet since it has two\ntypes of heterogeneity: heterogeneity in the infrastructure (supply), and\nheterogeneity in the spatial traffic distribution (demand).\n
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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