Optimizing Cell Sizes for Ultra-Reliable Low-Latency Communications in 5G Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
The millimeter-wave (mmWave) band with large antenna arrays and dense base station deployments has become the prime candidate for 5G mobile systems and key enabler for ultra-reliable low-latency communications (URLLC). In this paper, we propose an approach to estimating the optimal cell sizes of 5G networks that support URLLC services by combining both physical and data link layers, leveraging concepts from stochastic geometry and queuing theory. Furthermore, the impacts of the densification of base stations on the average blocking probability, which are of practical interest, are investigated with numerical results. The results show that the signal-to-noise-and-interference ratio (SINR) coverage probability and the average blocking probability achieve optimal values at different cell sizes. Moreover, the differences between the two types of optimal values become more significant with higher SINR thresholds. Our results suggest that traditional SINR-based approach for cell sizing will cause over-provisioning of base stations and significantly higher costs. Specifically, we share the insight that the interactions between SINR at physical layer and retransmission at link layer contribute to varying cost saving.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».