MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2547426063 · doi:10.1109/icwcuca.2012.6402506

Large-scale characterization of an underground mining environment for the 60 GHz frequency band

2012· article· en· W2547426063 sur OpenAlexaff
Chanez Lounis, Nadir Hakem, G.Y. Delisle, Yacouba Coulibaly

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPath lossComputer scienceFrequency bandWirelessDelay spreadChannel (broadcasting)Real-time computingRange (aeronautics)Non-line-of-sight propagationElectromagnetic environmentSoftware deploymentElectronic engineeringScale (ratio)Radio propagationLine-of-sightOrthogonal frequency-division multiplexingRemote sensingAntenna (radio)TelecommunicationsEngineeringGeologyAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to improve the mining communication applications such as video with high data rates, a characterization of the underground mining channel was done. The use of the IEEE.802.15.3c standard with an OFDM modulation scheme for the 60 GHz can allowobtaining a data rate range from 31.5 Mbps to 5.67 Gbps. This paper provides the propagation characteristics of the mine, which is a complex electromagnetic environment, necessary to the deployment of networks in the IEEE.802.15.3c or the IEEE.802.11ad standard. The experimental results were obtained during an extensive measurement campaign over a frequency range of 61 GHz to 63 GHz in an underground mining environment. These results allow the extracting of the large scale parameters such as the path loss exponent which help to design wireless communication systems. The line of sight (LOS) measurements were performed in the middle of the gallery. Finally, a comparison of the results obtained in a mining environment and in a laboratory is done. The path loss exponents are less than 2 in both scenarios as the environments have dense concentration of scatterers.

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 enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,228

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMillimeter-Wave Propagation and ModelingTravaux en français237 207