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Enregistrement W2325575128 · doi:10.1109/tcomm.2016.2538769

Effect of Antenna Configuration on MIMO-Based Access Points in a Short Tunnel With Infrastructure

2016· article· en· W2325575128 sur OpenAlexafffund
Arghavan Emami Forooshani, Carol Ya Ting Lee, David G. Michelson

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésMIMOMultipath propagationDecorrelationAntenna (radio)EngineeringElectronic engineering3G MIMOChannel (broadcasting)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance of MIMO technology is highly dependent on the surrounding propagation environment and antenna configuration. In order to benefit from MIMO technology inside underground mines with low angular spread, careful antenna design and deployment strategies are required. In this regard, we studied the effect of uniform-linear-array (ULA) configuration on the MIMO channel capacity inside a short underground service tunnel. With its extensive infrastructure, this tunnel represents a typical midsize underground-mine tunnel. We simulated and measured channel frequency response at 2.49 GHz for grids of transmitters and receivers in different parts of the tunnel while taking into account practical considerations for access point (AP) deployments. All the ULA configurations were deployed either close to the sidewalls or under the ceiling. Among them, two configurations, which show the best performance for AP communications, were identified. For these configurations, we found that interelement separation requires to be four times longer than in conventional indoor environment with rich multipath (i.e., 2λ) to provide decorrelation among MIMO subchannels. We also found that infrastructure which has been neglected in previous studies, significantly degrades MIMO performance. Insightful results and guidelines for employing MIMO technology in underground mines can significantly benefit mining industry.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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