On the Role of Reflectarrays for Interplanetary Links
Notice bibliographique
Résumé
Interplanetary links (IPL) serve as crucial enablers for space exploration, facilitating secure and adaptable space missions. An integrated IPL with inter-satellite communication (IP-ISL) establishes a unified deep space network, expanding coverage and reducing atmospheric losses. In order to evaluate the performance of both realistic and cost efficient IP-ISL scenario, the challenges, including irregularities in charged density, hardware impairments, and hidden celestial body brightness are analyzed with a reflectarray-based IP-ISL between Earth and Moon orbiters. In this regard, free-space channel is modeled with the charge density irregularities that disturb the angle of arrival. A discretize solution for noise temperature analyze in celestial body brightness is given with average beam occupancy. Lastly, the impact of aggregated phase noise, in-phase and quadrature imbalance and non-linear amplifier are modeled with generalized stochastic hardware impairments. As a solution, the ideal and non-ideal compensation of angle of arrival with the perfect knowledge of it is analyzed. It is observed that$10^{-8}$order severe hardware impairments with intense solar plasma density drops an ideal system’s spectral efficiency (SE) from$\sim 38~\textrm {(bit/s)/Hz}$down to$0~\textrm {(bit/s)/Hz}$. An ideal full angle of arrival fluctuation recovery with full steering range achieves$\sim 20~\textrm {(bit/s)/Hz}$gain and a limited beamsteering with a numerical reflectarray design achieves at least$\sim 1~\textrm {(bit/s)/Hz}$gain in severe hardware impairment cases. As a result, we assess the feasibility of an integrated IP-ISL system design to establish a unified deep space network, expanding coverage and reducing atmospheric losses between the Moon and Earth in terms of spectral efficiency, addressing real-life deep space communication challenges.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».