5G DIY: Impact of Different Elements on the Performance of an E2E 5G Standalone Testbed
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
5G, the fifth generation of mobile networks, promises new services, faster speeds, lower latency, and increased network capacity. A 5G network has three main elements: the Radio Access Network (RAN) which can be further divided into a hardware component, called software-defined radio (SDR), a software component, the core network and the User Equipment (UE). Recent years have seen the emergence of an “open” paradigm where the different elements of a 5G network are designed by different developers, and as a result can be separately modified and then integrated to enhance network functionality. This paper presents a framework to compare the impact of different elements on the performance of an end-to-end 5G standalone testbed. In particular, using open5GS as the core and 5G modems as the UE(s), we compare the performance of the recently released “O-RAN native suite, srsRAN-Project” to its srsRAN predecessor for two different SDRs (Ettus USRPs B210 and X410), over wireless and wired channels, in a single cell with one or two UEs. It is concluded that srsRAN-Project, with X410 as the SDR, provides the most stable and consistent performance over wired and wireless channels in both single-UE as well as multi-UE testbeds.
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 | 0,000 | 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 découle