MIMO space-time correlation model for microcellular environments
Notice bibliographique
Résumé
We present a comprehensive cross-correlation model for a multiple-input multiple-output Rayleigh fading channel in an isotropic scattering environment. The scattering environment is assumed to be a microcellular media with sufficient number of scatterers. This implies uniformly distributed angle of departure and angle of arrival either at the transmitter or at the receiver. Simple and reasonable assumptions are made for various relevant physical parameters, such as exponential or normal time-delay distribution and uniform phase change in the receiving waveform. A novel method of modeling is suggested to consider a geometry for the local scatterers. This approach establishes a mathematical relation between the time-delay and the channel gain associated to each dominant propagation path, and uses appropriate probability density function (pdf) for the time-delay profile. This flexible method allows us to characterize a wide range of propagation environments. Cross-correlation function between channels appears to be a multiplication of tow Bessel functions, and two other multiplicative terms. Bessel functions represent the Doppler effect, the carrier frequencies, and the spatial separation, either at the transmitter or at the receiver. The effect of the carrier frequencies also appears on the other terms. Interestingly, the last two terms are /spl eta//2-order derivative of the moment generating function of the delay profile at two carrier frequencies, respectively, where /spl eta/ is the environment pathloss exponent. Overall, the model has a closed form and is a generalization of the Clark model.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».