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Enregistrement W4214494401 · doi:10.1109/lcomm.2022.3143850

Path Loss of RIS-Aided Spatial Modulation With On/Off Pattern

2022· article· en· W4214494401 sur OpenAlexafffund
Haoran Sun, Shun Zhang, Jianpeng Ma, Octavia A. Dobre

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPath lossModulation (music)Spatial modulationComputer scienceWirelessPath (computing)Leakage (economics)Power (physics)Electronic engineeringTelecommunicationsTopology (electrical circuits)Electrical engineeringPhysicsAcousticsComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconfigurable intelligent surface (RIS) is considered as a critical technology for future wireless communication networks. In this letter, we discuss the electromagnetic model of the RIS-aided spatial modulation (SM) with on/off pattern, where the induction theorem is adopted. Then, we derive the received power of the target receiver and the path loss. In the far field, we prove that the received power at the target receiver is proportional to the square of the on-state RIS elements’ number. Interestingly, this relation holds approximately in the near field. Simulation results demonstrate our conclusions, and show that the spatial energy leakage due to SM is slight if the proportion of the on-state RIS elements is not too low.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,688

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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