Media-Based Modulation for Next-Generation Wireless: Latest Progress and New Applications
Notice bibliographique
Résumé
<p>Media-based modulation (MBM) is a novel technique for embedding information in the channel states via intentional perturbations of the transmission media. This article provides an overview of MBM and its benefits while highlighting relevant challenges and future research directions. We explain how MBM differs from source-based modulation and how it addresses issues in legacy multiple-input multipleoutput (MIMO) systems, such as deep fades and MIMO diversity-multiplexing trade-off. We demonstrate how MBM works in harmony with other index modulations and improves upon them by providing similar advantages with a more compact transmitter. Numerical results (simulation and analytical) support these claims and include outage comparison with legacy MIMO systems, comparisons with other state-of-the-art modulation schemes, and a performance example showcasing transmitting 32 bits of information in a single channel use with an excellent symbol error rate of SER ~ 1e-5 at “energy per bit to noise power spectral density ratio” of Eb=N0 ~ 3:5 dB. The article continues with methods to address the issues of receiver training and decoding for large constellation sets. A number of other research questions, such as pulse shaping to limit bandwidth expansion due to the time-varying nature of MBM and the effect of forward error correcting codes on MBM diversity order are discussed. We present an RF transceiver structure that generates independent propagation paths for embedding information. Fabrication and testing of the transceiver structure show close agreement between simulation and measurement. There are inherent connections between MBM and intelligent reflecting surface (IRS). These connections, including the application of MBM in beamforming, are discussed.</p> <p>We present a solution that involves the integration of a filtering radiating patch within the MBM walls to restrict bandwidth expansion. Lastly, we delve into several specific application domains for MBM.</p>
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».