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Enregistrement W2593492593

Smart antenna arrays — A geometrical explanation of how they work

2002· article· en· W2593492593 sur OpenAlexaff
Peter F. Driessen

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on Antenna Technology and Applied Electromagnetics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterBandwidth (computing)Directional antennaRayleigh scatteringChannel (broadcasting)PhysicsAntenna (radio)Topology (electrical circuits)Rayleigh fadingComputer scienceTelecommunicationsAcousticsOpticsElectrical engineeringFadingEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For fixed bandwidth and total radiated power, with Rayleigh fading, a wireless system with multiple antennas at both transmitter and receiver has a channel capacity which grows linearly (rather than logarithmically) with the number of antennas. This result, which assumes separate information is sent out of each transmit antenna, holds true even though the transmitter does not know the complex channel transfer characteristic. By explicitly spreading out the antennas well beyond a wavelength, we show that such capacities can be achieved not only on Rayleigh channels with many scatterers, but also on deterministic channels with direct line-of-sight (LOS) paths only and no scatterers. Roughly speaking, the wide spacing, replicates the effect of scatterers which create images and thus serves to spread out the apparent source of the signals over a wider angular range. In this way capacities on the order of C lin = nlog 2 (1 + ρ) bps/Hz can be obtained for LOS as well as Rayleigh channels when n transmit and n receive antennas are used. In contrast, when the transmit antennas are closely spaced, the number of degrees of freedom on a LOS channel degenerate, resulting in capacities of only C log = log 2 (1 + nρ).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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