Link Budget Analysis for Backscatter-Based Passive IoT
Notice bibliographique
Résumé
Massive connectivity of billions of communicating devices for fifth-generation (5G) and beyond networks requires the deployment of self-sustaining, maintenance-free, and low-cost communication paradigms. Could passive Internet of Things (IoT) solve these challenges? Passive IoT can be realized with the backscatter communication (BackCom) paradigm, which uses ultra-low power, inexpensive passive tags to support massive connectivity. However, a comprehensive link budget analysis for BackCom networks has not yet been available. It is something that is necessary for practitioners and researchers to evaluate the potential of BackCom. This survey is organized as follows. First, we describe the BackCom configurations, passive IoT design targets, backscatter channel statistics, and the different components and operations of the backscatter tag. Second, we develop the forward link budget and the overall link budget. All the relevant parameters are described in detail. Third, we give numerical and simulation results to get insights on the achievable performance of BackCom networks. Since additive path losses and excess fading can limit the performance of BackCom networks, we examine potential solutions to overcome the resulting limitations, enabling massive IoT networks. We also discuss integrating BackCom with existing wireless technologies. We further highlight some applications and address open issues, challenges, and future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».