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Enregistrement W4312549303 · doi:10.1109/jiot.2022.3224587

RIS-Assisted Ambient Backscatter Communication for SAGIN IoT

2022· article· en· W4312549303 sur OpenAlexaff
Qiang Liu, Meixia Fu, Wei Li, Jiagui Xie, Michel Kadoch

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalÉcole de Technologie SupérieureUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackscatter (email)Computer scienceInitializationReflection (computer programming)Internet of ThingsConvex optimizationPhase (matter)Regular polygonTelecommunicationsWirelessMathematicsChemistryEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The space–air–ground-integrated network (SAGIN) will greatly promote the development of the Internet of Things (IoT). Green IoT will be an important part of SAGIN. Ambient backscatter communication (AmBC) is a potential solution for green SAGIN IoT. To improve the achievable sum rate (ASR) of the AmBC system, we propose a reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted AmBC system. In the single-backscatter device (BD) AmBC scenario, we first give the phase shifts that maximize the gain of the reflection link of the AmBC system, and then give the optimal reflection coefficient. The proposed scheme does not need to solve the convex semidefinite program (SDP) problem and has the characteristics of low computational complexity. In the multi-BD AmBC scenario, we first propose a multi-BD phase shifts initialization strategy to ensure the stability of the proposed scheme. Then, we give the optimal reflection coefficient and phase shifts based on the iterative method. Simulations show that the RIS-assisted AmBC scheme is superior to the non-RIS-assisted AmBC scheme.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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