Hierarchical Dirichlet Process Based Gamma Mixture Modeling for Terahertz Band Wireless Communication Channels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the unique channel characteristics of Terahertz (THz), comprehensive propagation channel modeling is essential to understand the spectrum and develop reliable communication systems in these bands. In this work, we propose the utilization of the hierarchical Dirichlet Process Gamma Mixture Model (DPGMM) to characterize THz channels statistically in the absence of any prior knowledge. DPGMM provides mixture component parameters and the required number of components. A revised expectation-maximization (EM) algorithm is also proposed as a pre-step for DPGMM. Kullback-Leibler Divergence (KL-divergence) is utilized as an error metric to examine the amount of inaccuracy of the EM algorithm and DPGMM when modeling the experimental probability density functions (PDFs). DPGMM and EM algorithm are implemented over the measurements taken at frequencies between 240 GHz and 300 GHz. By comparing the results of the DPGMM and EM algorithms for the measurement datasets, we demonstrate how well the DPGMM fits the target distribution. It is shown that the proposed DPGMM can accurately describe the various THz channels as well as the EM algorithm, and its flexibility allows it to represent more complex distributions better than the EM algorithm. We also demonstrated that DPGMM can be used to model any wireless channel due to its versatility.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle