Integration of Small Cells with Smart Antennas in Macrocells for Improving the Performance of Mobile Telephone 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
In macrocellular networks, there are areas where it is difficult to have satisfactory connectivity. In practice, the delays for sending or downloading multimedia applications, or even consulting web applications can become quite long. One solution is to deploy cells with smaller ranges called small cells inside the macrocell, closer to subscribers in order to boost network capacity. Only, with the instability of electrical energy, the small cells may not be powered properly. A way should therefore be found to further reduce the energy consumption of small cells in order to facilitate their deployment in Cameroon. To do this, we opted for the solution of smart antennas to be integrated into the small cells; antennas that transmit at the request of users and according to their needs. In this work, we design and build an application that illustrates the performance of small cells with three key innovations: Smart antennas make it possible to estimate users’ directions and deliver a maximum radiation pattern in those directions, while minimizing interference. The capacity of a heterogeneous network is boosted compared to that of a homogeneous network. The signal attenuation in free space in a micro cell is a function of the user-small cell distance. The application that we propose is therefore a relevant decision-making tool for the engineering and planning of mobile networks.
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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