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Enregistrement W4283391734 · doi:10.36227/techrxiv.19603339.v1

On the Error Performance of LoRa-Enabled Aerial Networks over Shadowed Rician Fading Channels

2022· preprint· en· W4283391734 sur OpenAlexaff
Lina Bariah, Wael Jaafar, Sami Muhaidat, Hany Elgala, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRician fadingComputer scienceFadingRelayDefault gatewayComputer networkReal-time computingTelecommunicationsChannel (broadcasting)Power (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UAVs can be used as aerial relays to provide communication services in remote uncovered areas or dense environments with occasional high capacity demands. However, due to the low power of Internet-of-Things (IoT) devices, UAV-based IoT applications, such as precision agriculture and environment monitoring, may experience high shadowing or equipment failure, which degrades the communications’ quality between IoT devices and their gateways. To tackle this issue, we consider the long range (LoRa) communication technology. Specifically, we investigate the performance of LoRA-enabled aerial communications, where a LoRa gateway communicates with a distant IoT device through the assistance of an amplify-and-forward aerial relay. Under the assumption of shadowed Rician fading channels, we characterize at first the end-to-end LoRa communication link. Then, we derive an exact symbol error rate expression for the underlying system model. Finally, numerical results are presented to corroborate the efficacy of our derived expressions and provide valuable insights into the error performance of LoRa-enabled aerial 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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