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Enregistrement W4285196564 · doi:10.1109/jproc.2022.3170247

MIMO Evolution Beyond 5G Through Reconfigurable Intelligent Surfaces and Fluid Antenna Systems

2022· article· en· W4285196564 sur OpenAlexaff
Arman Shojaeifard, Kai‐Kit Wong, Kin‐Fai Tong, Zhiyuan Chu, Alain Mourad, Afshin Haghighat, Ibrahim Hemadeh, Nhan T. Nguyen, Visa Tapio, Markku Juntti

Notice bibliographique

RevueProceedings of the IEEE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensInterDigital (Canada)
Organismes subventionnairesInfotech OuluEngineering and Physical Sciences Research CouncilAcademy of Finland
Mots-clésMIMOReconfigurabilityComputer scienceAntenna (radio)3G MIMOSoftware deploymentReflector (photography)BeamformingScalabilityScope (computer science)Electronic engineeringSmart antennaFemtocellWirelessTelecommunicationsComputer architectureEngineeringOmnidirectional antennaPhysicsBase station

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With massive deployment, multiple-input–multiple-output (MIMO) systems continue to take mobile communications to new heights, but the ever-increasing demands mean that there is a need to look beyond MIMO and pursue the next disruptive wireless technologies. Reconfigurable intelligent surface (RIS) is widely considered a key candidate technology block to provide the next generational leap. The first part of this article provides an updated overview of the conventional reflection-based RIS technology, which complements the existing literature to include active and semiactive RIS, and the synergies with cell-free massive MIMO (CF mMIMO). Then, we widen the scope to discuss the surface-wave-assisted RIS that represents a different design dimension in utilizing metasurface technologies. This goes beyond being a passive reflector and can use the surface as an intelligent propagation medium for superb radio propagation efficiency. The third part of this article turns the attention to the fluid antenna, a novel antenna technology that enables a diverse form of reconfigurability that can combine with RIS for ultrahigh capacity, power efficiency, and scalability. This article concludes with a discussion of the potential synergies that can be exploited between MIMO, RIS, and fluid antennas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations105
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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