A cross-correlation model for non-isotropic scattering with non-omnidirectional antennas in MIMO propagation channels
Notice bibliographique
Résumé
We present a cross-correlation model for multiple-input multiple-output (MIMO) Rayleigh fading channels in a two-dimensional (2D) multipath random media when energy is non-uniformly received/transmitted to/from the receiver/transmitter along propagation directions. We investigate the impact of non-omnidirectional propagation pattern of antennas along with the impact of non-uniform distribution of the scatterers in the propagation environment which introduces non-isotropic wave propagation, at both transmitter and receiver ends. The non-isotropic propagation is described by non-uniform probability density functions (pdf) for the direction-of-departure (DOD) and the direction-of-arrival (DOA) of the outgoing/incoming propagating waves from/to stations. The propagation patterns of antenna elements (and the effect of mutual coupling between them) are also described by the Fourier series expansion of antenna propagation patterns. The expression of the cross-correlation function (CCF) turns out to be a linear expansion of a number of Bessel functions of the first kind. The coefficients of this expansion are given by linear convolution of the Fourier series coefficients (FSC) of the corresponding antenna patterns and the FSCs of the corresponding pdf of the non-isotropic propagation directions. The Fourier analysis on the CCF shows impacts of non-isotropic environment and non-omnidirectional antennas on the spectrum of the received channel process while the maximum Doppler frequency shift remains invariant with variations of beam-patterns and the pdf of propagating waves.
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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 ».