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Enregistrement W3089893205 · doi:10.1109/twc.2020.3026158

Data-Aided Doppler Compensation for High-Speed Railway Communications Over mmWave Bands

2020· article· en· W3089893205 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésTransmitterDoppler effectComputer scienceCompensation (psychology)Channel (broadcasting)Base stationCommunications systemExtremely high frequencyAntenna (radio)Electronic engineeringTelecommunicationsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Millimeter wave communications show great potentials in many applications, one of which is the high-speed railway(HSR) communication system. However, a major challenge is the Doppler effect caused by the relative-movement between the train and the base station (BS), which leads to fast channel variation. To compensate for the Doppler shift, an accurate channel model is indispensable, and the far-field channel model is generally employed, which assumes that the dimensions of the antenna arrays are negligible compared to the distance between transmitter and receiver. This model is widely used in Cellular systems, but the underlining assumption is not always true for railway communication systems. In this paper, the modeling of the Doppler effect for millimeter wave in HSR communications is conducted, and data-aided Doppler estimation and compensation algorithms are designed based on the new model. We show that the conventional far-field channel model is based on the first-order Taylor expansion of the actually channel, and the second-order component cannot be ignored for HSR communications. Extensive simulations are conducted to verify the validity of the new model and the effectiveness of the proposed algorithms.

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.

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 enseignants0,957
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,178 · 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