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Enregistrement W2792934834 · doi:10.1109/tcomm.2018.2799217

Wireless Power Transfer in mmWave Massive MIMO Systems With/Without Rain Attenuation

2018· article· en· W2792934834 sur OpenAlexafffund
Gervais N. Kamga, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTelecommunications linkMIMOFadingChannel (broadcasting)WirelessPath lossRADIUSAttenuationEnergy (signal processing)Computer scienceElectronic engineeringTopology (electrical circuits)Electrical engineeringPhysicsTelecommunicationsComputer networkMathematicsEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the performance of wireless power transfer (WPT) in millimeter wave (mmWave) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems operating in rainy or non-rainy conditions. Accounting for rainfall effects, path loss, and small-scale fading, a comprehensive channel model suitable for modeling the energy propagation in mmWave massive MIMO systems is first developed. Based on this model, a framework for the channel estimation necessary at the hybrid data-and-energy access point (HAP) is provided, and various analytical results on the estimated channel matrix are obtained. Then, using the law of energy conservation, the downlink energy transferred by the HAP and harvested by the user equipments (UEs) is analyzed, and investigated in several important scenarios. The results reveal that the asymptotic harvested energy increases linearly with the number of HAP antennas and the number of UEs, whereas it decreases exponentially with the rain parameters which monotonically increase with the operating frequency. It is also demonstrated that severe rain attenuation can even make the WPT impossible. Afterwards, the scenario where UEs are randomly distributed is investigated, and important insights are gained. In particular, for a WPT system with coverage radius R <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</sub> and exclusion radius R <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">e</sub> , the average asymptotic harvested energy significantly increases with decreasing R <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">e</sub> and R <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</sub> , which confirms that small-cells configurations will be viable solutions for enhancing WPT performances in mmWave massive MIMO networks.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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