Beam tracking in phased array antenna based on the trajectory classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the major new concepts in 5G cellular communications is a shift in the way services are delivered to users. In the new 5G protocol, individual users are recognized and tracked through beams, which are targeted and specific to individual users. The millimeter‐wave (mmWave) communications impose a directionality which results in a significant challenge in serving mobile terminals and unmanned aerial vehicles. This challenge can be relieved in mmWave systems using analog beamforming. Based on the identification of the patterns in the reference signal received power (RSRP) measurements, some classifications are employed. Some trajectories are defined for different users in Hallways. Therefore, the angle of arrival (AoA) would be the same for the users following the same trajectory. The users based on the received RSRP values are clustered by K‐means and I‐Kmeans algorithms. To this end, our algorithms to find the beamforming coefficient are employed for only one user in each cluster and the complexity of the algorithms can be lower. The proposed algorithms are spatial frequency‐based beam tracking and angular domain beam tracking algorithms. Simulation results show that tracking the sine function of AoA achieves better performance compared to tracking the AoA. Moreover, the optimal number of clusters is obtained by using the Elbow method.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».