Deep Learning Modeling of a WBAN-MIMO Channel in Underground Mine
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an efficient model of the channel matrix is developed for 2 × 2 Wireless Body Area Network Multiple Input Output (WBAN-MIMO) system, based on deep learning algorithms. The model is composed of three deep learning algorithms. Moreover, the model predicts simultaneously the channel matrixHin underground mine and identifies the position of the collected data in both Line of Sight (LoS) and Non-Line of the Sight (NLoS) scenarios. The model is trained and evaluated using the magnitude and phase of the collected data in an underground mine environment within the frequency range of 2.3 GHz – 2.5 GHz. These measurements, conducted with different antenna configurations in LoS and NLoS scenarios, constitute an input to the model. The latest predicts the channel matrixHwith the position and identifies whether the channel is LoS or NLoS. Finally, the path loss and the channel impulse response models are compared with the measurements-based ones. The modeled channel prediction exhibited lower Root Mean Square Error (RMSE) for channel prediction and high classification accuracy for LoS-NLoS and position identification, respectively. The numerical results reveal that the deep learning MIMO WBAN modeling offers a powerful solution for future wireless systems in underground mine environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».