Optimisation de la qualité de service (QoS) signal 5G pour le réseau d'accès radio (RAN - Radio Access Network)
Bibliographic record
Abstract
La 5G, cinquième génération de technologie de télécommunications mobiles, offre des débits de données accrus, une latence réduite et une connectivité améliorée pour les appareils connectés, comparée au réseau 4G. Au Canada, la 5G est devenue un élément essentiel dans le secteur minier industriel, contribuant à l'amélioration de la productivité et assurant la communication entre les mineurs. Cependant, l'optimisation de la qualité de service (QoS) pour le réseau d'accès radio (RAN) demeure un défi pour garantir une expérience utilisateur optimale. \n \nDans ce mémoire, nous proposons une approche pour améliorer la QoS du RAN en utilisant la technologie 5G. Nous mettons l'accent sur l'impact du bruit sur la qualité du signal dans les communications souterraines et développons des filtres pour l'améliorer. Nous calculons des métriques de performance, telles que le taux d'erreur binaire (BER) et l'erreur vectorielle de modulation (EVM), pour évaluer l'efficacité de notre approche. \n \nDe plus, nous menons des expériences pour analyser les métriques BER et EVM en fonction de la distance dans une mine souterraine, afin d'évaluer la qualité du signal dans des environnements complexes. L'objectif de cette recherche est d'optimiser la QoS du RAN grâce à la technologie 5G, procurant ainsi une expérience utilisateur satisfaisante et améliorant par conséquent la productivité de l'industrie minière.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".