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Enregistrement W4408016736 · doi:10.1109/comst.2025.3546373

A Tutorial on Movable Antennas for Wireless Networks

2025· article· en· W4408016736 sur OpenAlex

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 Communications Surveys & Tutorials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Sichuan ProvinceAdelaide Research and Innovation, University of AdelaideFundo para o Desenvolvimento das Ciências e da TecnologiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWirelessComputer scienceWireless networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movable antenna (MA) has been recognized as a promising technology to enhance the performance of wireless communication and sensing by enabling antenna movement. Such a significant paradigm shift from conventional fixed antennas (FAs) to MAs offers tremendous new opportunities towards realizing more versatile, adaptive and efficient next-generation wireless networks such as 6G. In this paper, we provide a comprehensive tutorial on the fundamentals and advancements in the area of MA-empowered wireless networks. First, we overview the historical development and contemporary applications of MA technologies. Next, to characterize the continuous variation in wireless channels with respect to antenna position and/or orientation, we present new field-response channel models tailored for MAs, which are applicable to narrowband and wideband systems as well as far-field and near-field propagation conditions. Subsequently, we review the state-of-the-art architectures for implementing MAs and discuss their practical constraints. A general optimization framework is then formulated to fully exploit the spatial degrees of freedom (DoFs) in antenna movement for performance enhancement in wireless systems. In particular, we delve into two major design issues for MA systems. First, we address the intricate antenna movement optimization problem for various communication and/or sensing systems to maximize the performance gains achievable by MAs. Second, we deal with the challenging channel acquisition issue in MA systems for reconstructing the channel mapping between arbitrary antenna positions inside the transmitter and receiver regions. Moreover, we show existing prototypes developed for MA-aided communication/sensing and the experimental results based on them. Finally, the extension of MA design to other wireless systems and its synergy with other emerging wireless technologies are discussed. We also highlight promising research directions in this area to inspire future investigations.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,253 · 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