For downlink transmission, the chan

For downlink transmission, the channel
capacity given by Eq. 2 can also be approximated
as a Gaussian or lognormal random variable if
the MPR-based power allocation method is
applied, and the average capacity and outage
capacity can therefore be calculated in a similar
way. Figure 9 shows the analytic and Monte Carlo simulation results of the average capacity
performance for downlink transmission with the
MPR algorithm when a DAS configuration with
(2, 2, 7) is considered. For comparison, the averaged
capacity performance using the WF and
EPA schemes is also illustrated. It can be seen
that the MPR-based scheme can provide much
better performance than EPA, although there is
about 3 dB loss in performance with respect to
the WF scheme. Since only the path loss exponent
needs to be estimated in order to obtain
the macro-fading factor {ρN} for each RAU, the
MPR-based scheme is attractive.

Kết quả (Việt) 1:

Cho việc truyền tải, các kênhnăng lực được đưa ra bởi Eq. 2 cũng có thể được ước chừngnhư một Gaussian hoặc lognormal ngẫu nhiên nếu biếnphương pháp phân bổ MPR dựa trên sức mạnh làáp dụng, và khả năng trung bình và Cúpcông suất do đó có thể được tính vào một tương tựcách. Hình 9 cho thấy các kết quả phân tích và Monte Carlo mô phỏng công suất trung bìnhhiệu suất truyền tải với cácThuật toán MPR khi một cấu hình DAS với(2, 2, 7) được coi là. Để so sánh, các trung bìnhhiệu suất công suất sử dụng WF vàEPA đề án cũng minh họa. Nó có thể được nhìn thấyMPR dựa trên chương trình có thể cung cấp nhiềutốt hơn hiệu suất hơn EPA, mặc dù khôngkhoảng 3 dB mất hiệu suất quan đếnđề án WF. Kể từ khi chỉ số mũ mất con đườngcần phải được ước tính để có đượcCác yếu tố vĩ mô-phai {ρN} cho RAU mỗi, cácMPR dựa trên đề án là hấp dẫn.

Kết quả (Việt) 2:

Đối với truyền dẫn đường xuống, các kênh
công suất được đưa ra bởi phương. 2 cũng có thể được xấp xỉ
như là một biến ngẫu nhiên Gaussian hoặc lognormal nếu
các phương pháp phân bổ quyền lực MPR-based được
áp dụng, và các năng lực và mất điện trung bình
công suất do đó có thể được tính toán trong một tương tự như
cách. Hình 9 cho thấy các kết quả mô phỏng phân tích và Monte Carlo của năng suất bình quân
thực hiện cho truyền dẫn đường xuống với các
thuật toán MPR khi một cấu hình với DAS
(2, 2, 7) được xem xét. Để so sánh, tính trung bình
hiệu suất sử dụng năng lực WF và
đề án EPA cũng được minh họa. Có thể thấy
rằng, kế hoạch MPR-based có thể cung cấp nhiều
hiệu suất tốt hơn so với EPA, mặc dù có
khoảng 3 dB mất mát trong hoạt động đối với
các chương trình WF. Kể từ khi chỉ số mũ suy hao đường truyền
cần phải được ước tính để có được
các yếu tố vĩ mô dần {} ρN cho mỗi RAU, các
chương trình MPR-based là hấp dẫn.