Effect of antenna array properties on multiple‐input–multiple‐output system performance in an underground mine
Notice bibliographique
Résumé
There is no deployment strategy or capacity prediction available for wireless multiple‐input–multiple‐output (MIMO) communication systems inside underground mines. In such environments with low angular spread, the authors showed how antenna properties including antenna spacing, polarisation and height impact a 4 × 4‐MIMO system performance. They used channel‐frequency‐response data near the 2.4 GHz obtained from measurements collected in a short underground mine, along with the recently developed multimode waveguide model. Several uniform‐linear‐array configurations were assessed for various propagation scenarios in the mine. They used the singular value, correlation coefficient and capacity analysis to compare their performance. Based on the results, they proposed an array orientation and element spacing, which provides sufficient spatial decorrelation among MIMO subchannels. The spatial decorrelation results are close to that of an i.i.d. Rayleigh channel and are not sensitive to different propagation scenarios. The authors' study of the array height and element polarisation revealed that they mainly impact the subchannels’ power, which leads to offering different MIMO channel capacities. They also observed that in spite of geometrical dissimilarities between underground mines and large tunnels, some of their measurement results in the mine are similar to those of subway tunnels obtained by previous studies.
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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) | 0,001 | 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 ».