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Enregistrement W4291825156 · doi:10.3390/s22166050

Dual Stream Transmission and Downlink Power Control for Multiple LEO Satellites-Assisted IoT Networks

2022· article· en· W4291825156 sur OpenAlexaff
Bingyu Xu, Xiayu Li, Yujuan Ma, Xing Xin, Michel Kadoch

Notice bibliographique

RevueSensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésTelecommunications linkComputer scienceOffset (computer science)Data transmissionTransmission (telecommunications)Real-time computingInternet of ThingsPower controlFrequency offsetData streamComputer networkSynchronization (alternating current)Power (physics)TelecommunicationsOrthogonal frequency-division multiplexingEmbedded systemChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multi-satellites cooperative transmission can effectively increase the data rate that can be achieved by internet of things (IoT) terminals. However, the dynamic characteristics brought by low Earth orbit (LEO) satellites will seriously decrease the data rate and make the data rate fluctuate. In this paper, dual-stream transmission and downlink power control for multiple LEO satellites-assisted IoT networks are investigated. To mitigate the effects of the frequency offset caused by different LEO satellites, a multi-satellites synchronization scheme is proposed. Then, different power control schemes are given to resist the data rate fluctuation during the transmission. The simulation results show that the proposed schemes can effectively compensate for the varied frequency offset and keep the data rate stable.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,706

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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