Comparison of capacities of the transmit antenna diversity with the receive antenna diversity in the MIMO scheme
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that spectral efficiency can be dramatically increased by employing multiple transmit and receive antennas. This multi-element technology processes the spatial dimension to improve wireless capacities. Since there are multiple antennas in both transmit and receive sides, a natural question is whether more antennas should be at the transmitter or the receiver in order to achieve greater capacity? A second question is how many antennas should be deployed in the transmitter and the receiver to make the channel capacities reach their saturation level? These two questions are important to the optimization of multiple input multiple output transmission schemes. To address these questions, we explore the important case of when the channel characteristic is known at the receiver. The analytical model assumes that the paths between antennas fade independently. Further, the channel is assumed to be fixed during a burst and to change randomly from burst to burst. To answer the first question, we use the outage capacity complementary cumulative distribution function to show that the capacity with more receive antennas and fewer transmit antennas is higher than the opposite configuration. To answer the second question, we use numerical simulation to explore the saturation points of the capacities for different signal-to-noise ratios. These simulations give results illustrating the relations among the saturation level capacity, antenna number and signal-to-noise ratio.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».