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Enregistrement W2465260005 · doi:10.1109/vtcspring.2016.7503969

15 GHz Street-Level Blocking Characteristics Assessed with 5G Radio Access Prototype

2016· article· en· W2465260005 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Ökvist, Nima Seifi, Björn Halvarsson, Arne Simonsson, Magnus Thurfjell, Henrik Asplund, Jonas Medbo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlocking (statistics)Channel (broadcasting)Computer scienceRadio propagationReflection (computer programming)Radio spectrumBlocking effectRadio channelScatteringElectronic engineeringTelecommunicationsComputer networkPhysicsOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge about propagation properties and development of realistic channel models at higher frequencies are crucial for evaluations and design decisions in the upcoming 5G standardizations. One propagation phenomenon that requires special attention at higher frequencies is blocking by objects. In this paper, the propagation characteristics in the presence of street-level blocking objects at 15 GHz are investigated based on measurement with a 5G radio access prototype. It is found that blocking by moving obstacles has similar behavior as that by stationary ones. The results are also used to verify the validity of the blocking model developed in the METIS project at higher frequencies. Blocking loss in the range 3-12 dB is observed, which is not larger than that at lower frequency bands. Moreover, our Doppler analysis reveals that for some objects such as cars and vans propagation happens only around the objects; but for other objects such as trees, propagation happens through the object. Reflection and scattering are also identified to contribute to the limited loss from blocking and increase the channel richness enabling improved spatial multiplexing.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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