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Enregistrement W4390204448 · doi:10.1109/mbits.2023.3346329

Reincorporating Circuit Theory Into Information Theory

2023· article· en· W4390204448 sur OpenAlexafffund
Amine Mezghani, Mohamed Akrout, Miguel R. Castellanos, Sandy Saab, Bertrand M. Hochwald, Robert W. Heath, Josef A. Nossek

Notice bibliographique

RevueIEEE BITS the Information Theory Magazine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesResearch ManitobaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQualcommSamsungNational Science Foundation
Mots-clésMIMOAntenna (radio)Computer science3G MIMOElectronic engineeringWirelessInformation theoryRepresentation (politics)Multi-user MIMOField (mathematics)TelecommunicationsEngineeringMathematicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) technology has emerged as a critical component in modern wireless communication systems. As antenna systems continue to evolve, the development and refinement of the corresponding information-theoretic bounds and achievability results remain essential in unlocking the full potential of future MIMO technologies in information transmission. To harness the benefits of such information-theoretic analysis, accurate modeling and analysis of the antenna's behavior are essential. Equivalent circuit models provide a valuable tool for understanding the performance limits of MIMO antennas. By providing a simplified representation of complex antenna structures, these models enable researchers to gain insights into the antenna's behavior, predict performance metrics, and optimize the system for optimal operation. This magazine paper reviews the advancements in the physical consistent modeling techniques of MIMO communications and sheds light on the potential avenues for further research and development in the field of information theory for advanced antenna structures and the role of circuit-based modeling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,006

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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