MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008979409 · doi:10.1109/icce48956.2021.9352132

Analysis of Intelligent Reflecting Surface-Assisted mmWave Doubly Massive-MIMO Communications

2021· preprint· en· W3008979409 sur OpenAlexaff
Dian‐Wu Yue, Ha H. Nguyen, Yu Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOTransmitterPrecodingComputer scienceTransmitter power outputMultiplexingWirelessAntenna (radio)Extremely high frequencyPower (physics)Spatial multiplexingPoint (geometry)Electronic engineeringTopology (electrical circuits)TelecommunicationsChannel (broadcasting)MathematicsElectrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emerging novel intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned to be an important technique for future wireless networks in terms of enhancing both spectrum efficiency and energy efficiency. This paper is concerned with a millimeter-wave (mmWave) single-user system aided by an IRS which consists of several subsurfaces, each having the same number of passive reflecting elements. The achievable sum rate of such an IRS-aided system is derived under the assumption that both transmit and receive terminals are equipped with very large antenna arrays. Furthermore, with the objective of maximizing the sum rate, optimal solutions of precoding/combining, IRS's phase shifts, and power allocation are presented. Then it is shown that the multiplexing gain of the IRS-aided system increases with the number of subsurfaces while the power gain increases quadratically as the number of reflecting elements at each subsurface increases. Finally, numerical results are presented to corroborate analytical results.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,683
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,254 · 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
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Wireless Communication TechnologiesTravaux en français237 207