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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 OpenAlex
Yuanzhi Liu, Costas D. Sarris

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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