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Enregistrement W4407693351 · doi:10.1109/tcomm.2025.3543216

Ground-to-AAV and RIS-Assisted AAV-to-Ground Communication Under Channel Aging: Statistical Characterization and Outage Performance

2025· article· en· W4407693351 sur OpenAlexaff
Thanh Luan Nguyen, Georges Kaddoum, Tri Nhu, Zygmunt J. Haas

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChannel (broadcasting)Characterization (materials science)Computer scienceCommunications systemEngineeringElectronic engineeringTelecommunicationsReliability engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the statistical characterization of ground-to-air (G2A) and reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted air-to-ground (A2G) communications in RIS-assisted AAV networks under the impact of channel aging. A comprehensive channel model is presented, which incorporates the time-varying fading, three-dimensional (3D) mobility, Doppler shifts, and the effects of channel aging on array antenna structures. We provide analytical expressions for the G2A signal-to-noise ratio (SNR) probability density function (PDF) and the corresponding cumulative distribution function (CDF), demonstrating that the G2A SNR follows a mixture of noncentral <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\chi ^{2}$ </tex-math></inline-formula> distributions. The A2G communication is characterized under RIS arbitrary phase-shift configurations, showing that the A2G SNR can be represented as the product of two correlated noncentral <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\chi ^{2}$ </tex-math></inline-formula> random variables (RVs). Additionally, we present the PDF and the CDF of the product of two independently distributed noncentral <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\chi ^{2}$ </tex-math></inline-formula> RVs, which accurately characterize the A2G SNR’s distribution. Our paper confirms the effectiveness of RIS-assisted communication in mitigating channel aging effects within the coherence time. Finally, we propose an adaptive spectral efficiency method that ensures consistent system performance and satisfactory outage levels when the AAV and the ground user equipment are in motion.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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