Modeling and analysis of user association and wireless backhauling in small cell networks
Notice bibliographique
Résumé
Dense deployment of small cells underlaying the traditional macrocells is considered as a key enabling technique for the emerging fifth generation (5G) cellular networks. However, the diverse transmit powers of the base stations (BSs) in such a network lead to uneven distribution of the traffic loads among different BSs when received signal power (RSP)-based user association is used. Moreover, provisioning of efficient and economical backhauling for these small cells is a crucial challenge. To combat this, wireless backhauling is been considered as a viable and cost-effective approach that allows operators to obtain end-to-end control of their network rather than leasing third party wired backhaul connections. But the scarcity of radio frequency (RF) spectrum in the licensed bands is still a major constraint which necessitates efficient spectrum planning for backhaul/access links of small cells. Emerging communications techniques such as full-duplexing, which allows transmission and reception in the same spectrum band, can be used to tackle the problem of spectrum scarcity. In the above contexts, the objective of the research work presented in this thesis is to develop efficient user association and wireless backhauling schemes for small cell networks and analyze their performances. In particular, i) A channel-access aware user association scheme is proposed to tackle the problem of uneven distribution of traffic load among different BSs, ii) Performance analysis of full-duplex (FD) wireless backhauling of small cells is carried out when compared to half-duplex (HD) wireless backhauling), iii) A method for downlink spectrum allocation for in-band and out-of-band wireless backhauling of full-duplex small cells is presented to optimally allocate spectrum for access and backhaul links, iv) A method for optimal channel and power allocation is presented for downlink access and backhaul links for half-duplex small cells. The proposed methods and performance analysis models will be useful for optimizing the design and deployment of small cell networks.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».