Wireless Power Transfer in mmWave Massive MIMO Systems With/Without Rain Attenuation
Notice bibliographique
Résumé
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 Rnand exclusion radius Re, the average asymptotic harvested energy significantly increases with decreasing Reand Rn, which confirms that small-cells configurations will be viable solutions for enhancing WPT performances in mmWave massive MIMO networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».