User Effects on MIMO Performance: From an Antenna to a Link Perspective
Notice bibliographique
Résumé
We investigate in this paper the effects of the user's presence on the performance of a multiple-input multiple-output (MIMO) system in data and in voice usage scenarios. The investigation studies the user effects on the antenna performance and how these are incorporated into the MIMO channel and the link characteristics. The antennas and the user are deterministic. These are then integrated into the statistical 3GPP spatial channel model (SCM) for a typical macrocell propagation environment setting. The channel performance is analyzed based on the average channel capacity, the average power transfer, the correlation, and the cumulative distribution function of the channel capacity as well as the link throughout and the error performance. The mentioned channel and link properties are tied to the MIMO antenna properties that are represented in the mutual coupling between the antennas, the power loss, the total radiated power, the mean effective gain (MEG), as well as the efficiency with emphasis on how the user affects each. It was found that the presence of the user contributed to a loss of up to 50% in the average channel power transfer. The data position was found to be the lowest in terms of channel capacity performance. The voice position performance showed a large dependence on the user orientation with respect to the line of sight path while the data position showed less dependence on the user's orientation. We also discuss through the examined antenna and channel properties the importance of the channel multipath on the MIMO performance. In some scenarios, it was found that a well-conditioned channel can compensate for losses due to the presence of the user, improving the overall system performance. The presented investigation at the link level also discusses the user effects in different MIMO transmission schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».