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Enregistrement W4390691165 · doi:10.1109/tap.2024.3349787

Efficient Computation of Scattered Fields From Reconfigurable Intelligent Surfaces for Propagation Modeling

2024· article· en· W4390691165 sur OpenAlexaff
Yuanzhi Liu, Costas D. Sarris

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRay tracing (physics)ScatteringMultipath propagationComputationComputer scienceCoupling (piping)Field (mathematics)Electric fieldOpticsElectronic engineeringPhysicsAcousticsChannel (broadcasting)AlgorithmTelecommunicationsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a method to efficiently compute the scattered electric field of a reconfigurable intelligent surface (RIS) for multiple configurations. In contrast to most existing methods that assume that each unit cell scatters an incident wave individually instead of collectively, our method accounts for the mutual coupling of unit cells. This allows us to estimate the scattered fields in the main scattering direction of an RIS, at an accuracy that is comparable to full-wave analysis. Furthermore, combined with ray tracing, the computed scattered fields can be used to model wave propagation in realistic, multipath radio environments with RISs. Hence, our method efficiently addresses three critical considerations for the analysis of RIS-enabled links: mutual coupling between unit cells of an RIS, multipath effects in the channel due to the RIS acting as a diffuse scatterer, and the variability of the RIS scattering properties that requires extensive computational effort to account for.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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