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Enregistrement W2232333647 · doi:10.2528/pierm15061504

CHARACTERIZATION OF AN OFF-BODY CHANNEL AT 2.45 GHZ IN AN UNDERGROUND MINE ENVIRONMENT

2015· article· en· W2232333647 sur OpenAlexaff
Moulay El Azhari, Mourad Nedil, Ismail Ben Mabrouk, Khalida Ghanem, Larbi Talbi

Notice bibliographique

RevueProgress In Electromagnetics Research M · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Channel (broadcasting)Environmental scienceGeologyComputer scienceMaterials scienceTelecommunicationsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underground mines are challenging environments for off-body wireless communication, since the signal propagation is majorly affected by small scale and large scale fading.The use of multiple antennas at the transmitter and the receiver sides is a known technique to combat fading and enhance capacity.In this paper, the channel parameters of a 2 × 2 Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) off-body system are investigated in an underground gold mine and compared to the Single-Input Single-Output (SISO) system parameters.Measurement campaigns were conducted using monopole antennas at a center frequency of 2.45 GHz for both Line Of Sight (LOS) and None Line of Sight (NLOS) scenarios.The measured frequency responses are converted into impulse responses through an Inverse Fourier Transform (IFT).The results show that for a constant transmitted power, the path loss exponents at NLOS are smaller than their counterpart values at LOS.The channel capacity values decrease as the propagation distance increases and when the link is obstructed at NLOS.The RMS delay spread is generally increasing with distance for both LOS and NLOS situations.When a fixed Signal-to-Noise Ratio (SNR) is assumed, MIMO topologies improved the SISO capacity by roughly 8 bps/Hz.The channel characterization results demonstrate that the MIMO configurations provided a remarkable improvement in terms of capacity, coherence bandwidth, and time delay spread compared to the SISO topologies.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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