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Enregistrement W4288691435 · doi:10.36227/techrxiv.20366589.v1

IRS-aided RF Communication

2022· preprint· en· W4288691435 sur OpenAlexaff
Soumen Mandal, Anirban Bhowal, Salil Kashyap, Rakhesh Singh Kshetrimayum, Moumita Patra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission (telecommunications)Radio frequencyBandwidth (computing)Link (geometry)Optical linkComputer scienceRadio Link ProtocolFree-space optical communicationWirelessElectronic engineeringPhysicsOptical communicationTelecommunicationsComputer networkOpticsEngineeringOptical fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance analysis of hard-switching based mixed free space optical (FSO)/ intelligent reflecting surface (IRS)-aided radio frequency (RF) communication system is carried out in terms of outage probability (OP). The FSO link with larger bandwidth is considered as primary link, it is active for transmission when the FSO channel condition is good enough. The RF link referred to as the back-up link is activated for transmission whenever the FSO link is poor. Further, the transmission via RF link is assisted by an IRS consisting of reflecting elements that are programmable and passive in nature. For this setup, the OP is evaluated for different numbers of reflecting elements at the IRS. In order to obtain 0:001 OP with 28 dB transmit SNR of the RF link, the required transmit SNR of the FSO link with 90 elements at the IRS in the RF link is 27 dB whereas, with 100 elements at the IRS, the required SNR is 18 dB. Thus, it has been observed that the use of 10 IRS elements can reduce the required SNR of FSO link by 9 dB while keeping the OP fixed. The impact of the IRS on the OP is significant specifically when the FSO link is weak. Further, the OP performance of hard-switching scheme based mixed IRS-aided RF/FSO system has been analyzed considering both strong and moderate atmospheric turbulences, and different link distances. (This paper has been submitted to IEEE GLOBECOM Workshop 2022 )

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 candidatesCharge 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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