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Enregistrement W2298665881 · doi:10.1049/iet-map.2015.0408

Mm‐waves propagation measurements in underground mine using directional MIMO antennas

2016· article· en· W2298665881 sur OpenAlexaff
Mohamad Ghaddar, Larbi Talbi, Mourad Nedil, Ismail Ben Mabrouk, Tayeb A. Denidni

Notice bibliographique

RevueIET Microwaves Antennas & Propagation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOAcousticsGeologyComputer scienceElectronic engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reveals the interests towards the use of directional (D)‐multiple‐input and multiple‐output (MIMO) setup as a potential solution to overcome the severe propagation loss of inherent line of sight (LOS) mm‐waves communications in underground mine. To show the advantages of the proposed D‐MIMO, two separate measurement campaigns are assessed in a comparative way; the first uses a single‐input single‐output (SISO), while the second uses a 2 × 2 D‐MIMO system. Furthermore, due to the unavoidable blockage of direct LOS in underground mines, the miner's shadowing effects (NLOS‐MSE) are investigated. Thus, using both D‐SISO and D‐MIMO setup, the channel propagation characteristics are extracted and investigated with and without the presence of a miner completely blocking LOS. Under LOS, results show that, besides offering a reliable mm‐waves link budget, D‐MIMO restrains the average path loss (PL) by more than 4.7 dB, further suppresses the root mean square delay to 1.85 ns and offers an average capacity of 23.3 bits/s/Hz. As a miner completely blocks LOS, the proposed D‐MIMO system has shown a greater signal ability to overcome the effects of a miner's body; NLOS‐MSE compensation of about 4.3 dB and a capacity gain of 19.6 bits/s/Hz have been achieved over the conventional SISO system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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