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Enregistrement W4407023332 · doi:10.1109/twc.2025.3534086

Channel Capacity of Near-Field Line-of-Sight Multiuser Communications

2025· article· en· W4407023332 sur OpenAlexafffund
Boqun Zhao, Chongjun Ouyang, Xingqi Zhang, Yuanwei Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCHIST-ERACanada First Research Excellence FundEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship Council
Mots-clésChannel capacityComputer scienceTelecommunicationsChannel (broadcasting)Non-line-of-sight propagationField (mathematics)WirelessComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The channel capacity of near-field (NF) communications is characterized by considering three types of line-of-sight multiuser channels: I) multiple access channel (MAC), II) broadcast channel (BC), and III) multicast channel (MC). For NF MAC and BC, closed-form expressions are derived for the sum-rate capacity as well as the capacity region under a two-user scenario. These results are further extended to scenarios with an arbitrary number of users. For NF MC, closed-form expressions are derived for the two-user channel capacity and the capacity upper bound with more users. Further insights are gleaned by exploring special cases, including scenarios with infinitely large array apertures, co-directional users, and linear arrays. For comparison, the MAC and BC sum-rates achieved by typical linear combiners and precoders are also analyzed. Theoretical and numerical results are presented and compared with far-field communications to demonstrate that: I) the NF capacity of these three channels converges to finite values rather than growing unboundedly as the number of array elements increases; II) the capacity of the MAC and BC with co-directional users can be improved by using the additional range dimensions in NF channels to reduce inter-user interference (IUI); and III) the MC capacity benefits less from the NF effect compared to the MAC and BC, as multicasting is less sensitive to IUI.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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