Media-Based Modulation for Next-Generation Wireless: Latest Progress and New Applications
Notice bibliographique
Résumé
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 multiple-output (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$\mathsf {SER} \simeq 10^{-5}$at “energy per bit to noise power spectral density ratio” of$\mathsf {E_{b}/N_{0}} \simeq -3.5$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. 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.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».