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Enregistrement W2170901018 · doi:10.2528/pierb12110907

EXPERIMENTAL CHARACTERIZATION OF A MIMO UNDERGROUND MINE CHANNEL AT 2.45 GHZ

2013· article· en· W2170901018 sur OpenAlexfundno aff
Yacouba Coulibaly, Bilel Mnasri, Mourad Nedil, Ismail Ben Mabrouk, Larbi Talbi, Tayeb A. Denidni

Notice bibliographique

RevueProgress In Electromagnetics Research B · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNational Science Council
Mots-clésNon-line-of-sight propagationMIMOPath lossDelay spreadComputer scienceChannel (broadcasting)Transmission (telecommunications)TransmitterChannel capacityTopology (electrical circuits)TelecommunicationsWirelessMathematicsFading

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract—In this paper, an experimental characterization of a MIMO underground channel is presented. A simple statistical model is proposed at 2.45 GHz. The channel is characterized in terms of path loss, shadowing, RMS delay spread, and capacity. The measurements are carried out in an underground mine, which is a harsh confined environment. The path loss model is extracted from measured data for the line of sight (LOS) and non-line of sight (NLOS) scenarios for both MIMO and SISO channels. The path loss exponent in LOS is less than 2 in MIMO and SISO as the environment has a dense concentration of scatterers. A statistical study is carried out to find the delay spread. For MIMO and SISO, there is no relation between the delay spread and the transmitter receiver distance. Furthermore, the delay spread of the MIMO is less than the one of the SISO channel in the LOS measurement campaigns. Aikake information criteria are used as a goodness of fit for different statistical distributions to represent the delay spread. According to the calculated capacity for a constant signal to noise ratio in LOS case, the transmission performance is significantly improved by using the MIMO scheme over the traditional SISO. Therefore, MIMO is an ideal candidate for future wireless underground communications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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