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Enregistrement W2763100690 · doi:10.1109/tap.2017.2758839

Fade and Interfade Duration Characteristics in a Slant-Path <italic>Ka</italic>-Band Link

2017· article· en· W2763100690 sur OpenAlexaboutno aff
Jose Miguel Garcia-Rubia, José Manuel Riera, Pedro García-del-Pino, Domingo Pimienta‐del‐Valle, Gustavo A. Siles

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación
Mots-clésFadeStatisticsDuration (music)AttenuationSatelliteMeteorologyMathematicsGeographyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Satellite-to-earth links are subject to several propagation effects in the troposphere, being rain attenuation the impairment that can cause the deepest fades. In this paper, the duration of both fades and the intervals between consecutive fades (interfade intervals) are characterized on the basis of the results of a long-term slant-path Ka-band propagation experiment carried out in Madrid, Spain. The experimental and statistical results included in this paper correspond to seven complete years of measurements, a period large enough to characterize not only the average-year statistics of fade dynamics but also their variability, which is assessed on the basis of annual statistics of durations. The obtained average-year statistics of fade durations are in many cases close to the predictions made by the International Telecommunication Union-Radiocommunications and Communications Research Center Canada models, although the predictions could be improved with a better selection of the parameters of the distributions used in the models. Interfade duration statistics are also presented and related to recent modeling efforts. The interannual variability of statistics, such as the relative number of fades, is quantified and found to be low, except for the higher attenuation thresholds or the highest durations considered in this paper.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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