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An Introduction to Cellular Network Analysis Using Stochastic Geometry (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) - Tapa dura
- EditorialSpringer-Verlag GmbH
- Año de publicación2023
- ISBN 10 3031297423
- ISBN 13 9783031297427
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de páginas108
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An Introduction to Cellular Network Analysis using Stochastic Geometry
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AN INTRODUCTION TO CELLULAR NETWORK ANALYSIS USING STOCHASTIC GEOMETRY
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AN INTRODUCTION TO CELLULAR NETWORK ANALYSIS USING STOCHASTIC GEOMETRY
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An Introduction to Cellular Network Analysis Using Stochastic Geometry
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An Introduction to Cellular Network Analysis using Stochastic Geometry
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AN INTRODUCTION TO CELLULAR NETWORK ANALYSIS USING STOCHASTIC GEOMETRY (HB 2023)
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An Introduction to Cellular Network Analysis using Stochastic Geometry
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An Introduction to Cellular Network Analysis Using Stochastic Geometry
Publicado por
Springer International Publishing Jul 2023, 2023
ISBN 10: 3031297423
ISBN 13: 9783031297427
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides an accessible yet rigorous first reference for readers interested in learning how to model and analyze cellular network performance using stochastic geometry. In addition to the canonical downlink and uplink settings, analyses of heterogeneous cellular networks and dense cellular networks are also included. For each of these settings, the focus is on the calculation of coverage probability, which gives the complementary cumulative distribution function (ccdf) of signal-to-interference-and-noise ratio (SINR) and is the complement of the outage probability. Using this, other key performance metrics, such as the area spectral efficiency, are also derived. These metrics are especially useful in understanding the effect of densification on network performance. In order to make this a truly self-contained reference, all the required background material from stochastic geometry is introduced in a coherent and digestible manner.This Book:Provides an approachable introduction to the analysis of cellular networks and illuminates key system dependenciesFeatures an approach based on stochastic geometry as applied to cellular networks including both downlink and uplinkFocuses on the statistical distribution of signal-to-interference-and-noise ratio (SINR) and related metrics 108 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031297427
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An Introduction to Cellular Network Analysis Using Stochastic Geometry
Publicado por
Springer International Publishing, 2023
ISBN 10: 3031297423
ISBN 13: 9783031297427
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an accessible yet rigorous first reference for readers interested in learning how to model and analyze cellular network performance using stochastic geometry. In addition to the canonical downlink and uplink settings, analyses of heterogeneous cellular networks and dense cellular networks are also included. For each of these settings, the focus is on the calculation of coverage probability, which gives the complementary cumulative distribution function (ccdf) of signal-to-interference-and-noise ratio (SINR) and is the complement of the outage probability. Using this, other key performance metrics, such as the area spectral efficiency, are also derived. These metrics are especially useful in understanding the effect of densification on network performance. In order to make this a truly self-contained reference, all the required background material from stochastic geometry is introduced in a coherent and digestible manner.This Book:Provides an approachable introduction to the analysis of cellular networks and illuminates key system dependenciesFeatures an approach based on stochastic geometry as applied to cellular networks including both downlink and uplinkFocuses on the statistical distribution of signal-to-interference-and-noise ratio (SINR) and related metrics. Nº de ref. del artículo: 9783031297427
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AN INTRODUCTION TO CELLULAR NETWORK ANALYSIS USING STOCHASTIC GEOMETRY (HB 2023)
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