MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003987951 · doi:10.1155/2012/467492

Rapid Beam Forming in Smart Antennas Using Smart-Fractal Concepts Employing Combinational Approach Algorithms

2012· article· en· W2003987951 sur OpenAlexaff
Mounissamy Levy, Sumanta Bose, D. Sriram Kumar, Anh Dinh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Antennas and Propagation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart antennaFractal antennaFractalAlgorithmComputer scienceElectronic engineeringReconfigurable antennaBase stationRange (aeronautics)Computer engineeringAntenna (radio)WirelessDirectional antennaEngineeringMicrostrip antennaComputer networkTelecommunicationsAntenna efficiencyMathematicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart antennas offer a broad range of ways to improve wireless system performance. They provide enhanced coverage through range extension, hole filling, and better building penetration. Smart antennas use an array of low gain antenna elements which are connected by a network. Fractal concepts have been used in antenna arrays recently. The important properties of fractal arrays are frequency independent multiband characteristics, schemes for realizing low side lobe designs, systematic approaches to thinning, and the ability to develop rapid beam forming algorithms. In this paper, an attempt has been made to apply assignment of usage time and location tag algorithm for smart antennas combined with the fractal concepts to reduce the computational complexity and enhance resource allocation for rapid beam forming algorithms. Furthermore, two combinational approach algorithms are proposed for peer users within single base station and peer users between different base stations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Antennas and PropagationMême sujetAntenna Design and AnalysisTravaux en français237 207