Vectors-based method to deduce neighboring cells in mobile networks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00335955" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00335955 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Vectors-based method to deduce neighboring cells in mobile networks
Popis výsledku v původním jazyce
This paper discusses the coverage in mobile networks, for which we propose a novel method to deduce neighboring cells, where the number of cells could be very large. The priority for this method is simplicity, so it can be easily implemented and executed in a short processing time, even for a large number of cells. Therefore, the proposed method uses a simple graphical representation of the cells by means of vectors to only maintain the cells’ size and orientation. Although the method is motivated by applications which are related to user-mobility in mobile networks, it might be useful in other applications, where the nearest neighbors search problem is involved, such as in computational geometry and pattern recognition in machine learning.
Název v anglickém jazyce
Vectors-based method to deduce neighboring cells in mobile networks
Popis výsledku anglicky
This paper discusses the coverage in mobile networks, for which we propose a novel method to deduce neighboring cells, where the number of cells could be very large. The priority for this method is simplicity, so it can be easily implemented and executed in a short processing time, even for a large number of cells. Therefore, the proposed method uses a simple graphical representation of the cells by means of vectors to only maintain the cells’ size and orientation. Although the method is motivated by applications which are related to user-mobility in mobile networks, it might be useful in other applications, where the nearest neighbors search problem is involved, such as in computational geometry and pattern recognition in machine learning.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20202 - Communication engineering and systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2019 International IEEE Conference and Workshop in Óbuda on Electrical and Power Engineering
ISBN
978-1-7281-4357-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
35-40
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc
Místo vydání
—
Místo konání akce
Budapešť
Datum konání akce
20. 11. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—