Distributed Reconfigurable Intelligent Surfaces for Energy-Efficient Indoor Terahertz Wireless Communications
Notice bibliographique
Résumé
With the fifth-generation (5G) networks widely commercialized and fast deployed, the sixth-generation (6G) wireless communication is envisioned to provide competitive Quality of Service (QoS) in multiple aspects to global users. The critical and underlying research of 6G is, first, highly dependent on the precise modeling and characterization of the wireless propagation when the spectrum is believed to expand to the terahertz (THz) domain. Moreover, future networks’ power consumption and energy efficiency are critical factors to consider. In this research, based on a review of the fundamental mechanisms of reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted wireless communications, we utilize the 3-D ray-tracing method to analyze a realistic indoor THz propagation environment with the existence of human blockers. Furthermore, we propose a distributed RISs framework (DRF) to assist the indoor THz wireless communication to achieve overall energy efficiency. The numerical analysis of simulation results based on more than 2900 indoor THz wireless communication subscenarios has demonstrated the significant efficacy of applying distributed RISs to overcome the mobile human blockage issue, improve the THz signal coverage, and increase signal-to-noise ratios (SNRs) and QoS. With practical hardware design constraints investigated, we eventually envision how to utilize the existing integrated sensing and communication techniques to deploy and operate such a system in reality. Such a DRF can also lay the foundation of efficient THz communications for Internet of Things (IoT) networks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».