論文の概要: Quality of Coverage (QoC): A New Paradigm for Quantifying Cellular Network Coverage Quality, Usability and Stability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21162v1
- Date: Fri, 24 Oct 2025 05:26:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.394713
- Title: Quality of Coverage (QoC): A New Paradigm for Quantifying Cellular Network Coverage Quality, Usability and Stability
- Title（参考訳）: Quality of Coverage (QoC): セルラーネットワークのカバレッジ品質、ユーザビリティ、安定性の定量化のための新しいパラダイム
- Authors: Varshika Srinivasavaradhan, Morgan Vigil-Hayes, Ellen Zegura, Elizabeth Belding,
- Abstract要約: 現在の細胞被覆の表現は単純化され過ぎており、空間と時間のネットワーク安定性という、ユーザビリティの重要な要素を組み込むことができない。
実測性能,ユーザビリティ,安定性を反映した,キーパフォーマンス指標(KPI)の新規な多次元集合であるQuality of Coverage(QoC)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3099144596725565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Current representations of cellular coverage are overly simplistic; they state only the minimal level of available bandwidth (i.e., 35/3Mbps download/upload speed for 5G) and fail to incorporate a critical component of usability: network stability over space and time. Cellular coverage quality is complex given wireless propagation characteristics and relationships between network load and (often limited) network capacity. A more fine-grained characterization is essential. We introduce Quality of Coverage (QoC), a novel multi-dimensional set of key performance indicators (KPIs) that reflect actual measured performance quality, usability and stability. This representation of the coverage of the cellular network more fully captures temporal and spatial usability and resilience. We motivate and define a set of QoC KPIs and use three distinct datasets to analyze the ability of the KPIs to characterize network behavior, demonstrating the ability of QoC to offer a more fine-grained and useful representation of cellular coverage than possible with current metrics.
- Abstract（参考訳）: 現在のセルのカバレッジの表現は単純すぎる; 利用可能な帯域幅の最小レベル(すなわち5Gの35/3Mbpsのダウンロード/アップロード速度)しか記述せず、ネットワークの安定性と空間と時間の安定性という、ユーザビリティの重要な要素を組み込むことができない。
無線伝搬特性とネットワーク負荷と(しばしば制限された)ネットワーク容量の関係が与えられた場合、セルカバレッジの品質は複雑である。
よりきめ細かい特徴付けが不可欠である。
実測性能,ユーザビリティ,安定性を反映した,キーパフォーマンス指標(KPI)の新規な多次元集合であるQuality of Coverage(QoC)を紹介する。
この細胞ネットワークのカバレッジの表現は、時間的および空間的ユーザビリティとレジリエンスをより完全に捉えている。
我々は、QoC KPIのセットをモチベーションと定義し、3つの異なるデータセットを使用して、ネットワークの挙動を特徴づけるKPIの能力を分析し、QoCが現在の測定値よりも細粒度で有用な細胞被覆の表現を提供することを示す。
関連論文リスト
- On Balancing Sparsity with Reliable Connectivity in Distributed Network Design with Random K-out Graphs [8.957579200590985]
ポーシャリティは通信オーバーヘッドを低く保ち、信頼性の高い接続は、分散化されたデータ貯水池と計算リソースの信頼性の高い通信と推論に結びついている。
ランダムKアウトグラフと呼ばれるネットワークモデルのクラスは、特に信頼度が制限された設定において、接続性と疎性のバランスをとるために広く現れる。
本稿では,ノードが有限あるいは信頼できないレシエーションにおいて,信頼性の高い接続性を保証するネットワークパラメータの選択を通知する定理を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-16T01:29:16Z) - Compressed Feature Quality Assessment: Dataset and Baselines [89.62929964441962]
圧縮された特徴のセマンティック忠実度を評価するための最初のベンチマークデータセットを提案する。
MSE、コサイン類似性、CKA(Centered Kernel Alignment)という3つの広く使われているメトリクスを、意味的劣化を捉える能力の観点から体系的に評価する。
この研究は、基礎的なベンチマークを確立し、コミュニティがCFQAを探索するための重要なリソースを提供することによって、この分野を前進させます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-09T04:16:39Z) - Quantum Key Distribution over Complex Networks [0.0]
既存のファイバーネットワーク上での量子鍵分布(QKD)について検討する。
信頼性のあるノードを持つネットワークと、連続可変(CV)スキームに焦点を当てる。
しかし, 実効CVネットワークでは, キーレートの急激な減衰により, 小空間やハブの存在など, 複雑なネットワークの特異な特性の多くが失われる。
これらの特性はCVプロトコルとDVプロトコルの両方からなるハイブリッドネットワークを考慮すると復元できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-03T08:05:44Z) - Satellite Streaming Video QoE Prediction: A Real-World Subjective Database and Network-Level Prediction Models [59.061552498630874]
LIVE-Viasat Real-World Satellite QoE Databaseを紹介する。
このデータベースは、現実世界のストリーミングサービスから記録された179のビデオで構成されている。
本稿では,QoE予測モデルの有効性を評価することで,この新たな資源の有用性を実証する。
また、ネットワークパラメータを予測された人間の知覚スコアにマッピングする新しいモデルを作成しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T18:22:50Z) - Point Cloud Geometry Scalable Coding with a Quality-Conditioned Latents Probability Estimator [47.792286013837945]
品質のスケーラビリティは、ほとんどの学習ベースのPCコーディングソリューションの主要な要件である。
本稿では,SQH(Scalable Quality Hyperprior)という,学習ベースの静的点クラウド幾何コーデックに適応可能な品質拡張性スキームを提案する。
SQHは、対応する非スケーリングソリューションと比較して、非常に制限された、あるいは全く圧縮性能のペナルティのない、品質のスケーラビリティ機能を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T12:44:15Z) - Learning Cellular Coverage from Real Network Configurations using GNNs [15.280228218650405]
ディープラーニングを利用したカバレッジ品質評価手法では,大規模にスケールアップすることはできない。
複数の細胞を推定するための高品質なセル構成埋め込みを両立できる新しいトレーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、大量のラベル付きサンプルを用いてトレーニングされたモデルと同等の精度が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T14:07:09Z) - Coverage and Capacity Optimization in STAR-RISs Assisted Networks: A
Machine Learning Approach [102.00221938474344]
再構成可能なインテリジェントサーフェス (STAR-RIS) アシストネットワークを同時に送信および反射するカバレッジとキャパシティ最適化のための新しいモデルを提案する。
損失関数ベースの更新戦略はコアポイントであり、各更新時にmin-normソルバによってカバレッジとキャパシティの両方の損失関数の重みを計算することができる。
解析結果から,提案手法は固定重みに基づくMOアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T13:52:22Z) - Generation of Realistic Cloud Access Times for Mobile Application
Testing using Transfer Learning [2.561649173827544]
本稿では,Long Short Term Memory(LSTM)ニューラルネットを用いた伝達学習に基づく計測駆動手法について述べる。
本機能は,多様なターゲット環境に適応した現実的なWiFiおよびLTEクラウドアクセス時間モデルに対して提案する。
これらのモデルから生成された合成トレースは、アプリケーションqoeメトリック分布を正確に再現できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T22:42:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。