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Enregistrement W1508202077 · doi:10.1109/iccw.2015.7247344

3-Dimensional Large-Scale Channel Model for Urban Environments in mmWave Frequency

2015· article· en· W1508202077 sur OpenAlexaboutno aff
Sangkyu Baek, Y.B. Chang, Sooyoung Hur, June Hwang, Byungchuhl Kim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingPath lossTransmitterShadow mappingChannel (broadcasting)Computer scienceDelay spreadRay tracing (physics)Log-distance path loss modelStandard deviationShadow (psychology)Topology (electrical circuits)TelecommunicationsMathematicsStatisticsElectrical engineeringPhysicsEngineeringOpticsWirelessArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the results of the ray-tracing simulation of 28 GHz frequency band over downtown of Ottawa and New York University campus, we propose 3D large-scale channel models for urban city which are applicable to a mmWave version of 3D spatial channel model. Due to the change of geographical topology dimension from 2D to 3D, the height information of the transmitter should be reflected to the parameters of the channel model such as line-of-sight probability, Ricean K factor, path loss and shadow fading accordingly. In the simulation results, the line-of-sight probability depends on the height of the transmitter compared to the 2D model. The dual-slope path loss model is still appropriate in 3D channel model. We also propose the linear standard deviation function of the shadow fading, which shows a large standard deviation and an increasing trend with the distance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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