A packet-level model for UWB channel with people shadowing process based on angular spectrum analysis
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-wideband (UWB) wireless communication technologies have been proposed to support high data rate multimedia services in office or residential environments. Due to the low transmission power of UWB, the shadowing effect by moving people can considerably reduce the received signal quality and thus significantly degrade the quality of service (QoS) of on-going transmissions. An open issue is to build a simple model which captures the temporal variation of UWB channels and the packet error rate (PER) due to the people shadowing effect (PSE), which will be a useful tool for upper layer protocol performance analysis and simulation. This paper presents an analytical study of the PSE and the temporal variation of UWB channels induced by the motion of a person. First, we derive the angular power spectral density (APSD) of the indoor UWB channel impulse response (CIR), and the PSE in terms of signal power attenuation. Second, based on a two-dimensional random walk mobility model, the PER variation due to people shadowing is modeled as a finite-state Markov chain (FSMC). The investigation of APSD provides important insights on the spatial propagation characteristics of UWB signals. The proposed packet-level channel model can be conveniently incorporated into analytical frameworks and simulation tools for evaluating upper-layer protocols of UWB networks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».