Fade Slope Analysis of Ka-Band LEO Satellite Links
Notice bibliographique
Résumé
Because the motion of a LEO satellite across the sky causes the earth-space path to pass through any rain cells in the vicinity very quickly, the degree of rain fading on such paths changes more rapidly and leads to steeper fade slopes than in the geostationary case. This has important implications for the performance of the power control algorithms and other techniques used to mitigate such fading. Because comprehensive measurement data have not yet been compiled for fading on LEO links at Ka-band, we must resort to simulation to predict the statistics of such fading. Here we use an approach based upon the well-known EXCELL model of horizontal rain structure and Goldhirsh's method for obtaining the parameters of the EXCELL model from ITU-R rain zone parameters. As the satellite sweeps across the sky, we determine the intersection of the earth-space path with rain cells in the vicinity. Given the corresponding rain rates, and accounting for attenuation by atmospheric gases, cloud and fog, we predict the total attenuation along the path at each instant during the pass. Our results suggest that: (1) fade slopes observed on earth-space links to LEO can be between two and ten times greater than those reported previously for the geostationary case, (2) fade slopes will become steeper as the altitude of the satellite decreases, (3) fade slopes will become steeper with increasing carrier frequency, (4) rising and falling fade slopes of a given value are equally likely and (5) the probability of exceeding a given fade slope value tends to increase rapidly in regions with higher average rain rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».