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Enregistrement W4408727312 · doi:10.1109/tmtt.2025.3550089

Concurrent Detection of 2-D Angle-of-Arrival and Polarization Enabled by Virtual Transceiver Matrix Architecture

2025· article· en· W4408727312 sur OpenAlexaff
Seyed Ali Keivaan, Pascal Burasa, Jie Deng, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Council
Mots-clésTransceiverArchitectureComputer sciencePolarization (electrochemistry)Matrix (chemical analysis)PhysicsElectronic engineeringOpticsElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsMaterials scienceWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces and demonstrates an integrated concurrent sensing and communication system characterized by multifunctionality and reconfigurability, underpinned by dynamic cell allocation within a topologically distributed matrix. Unlike traditional angle-of-arrival (AoA) or polarization detection systems, this approach offers a vastly expanded range of matrix cell combinations, facilitating the integration of diverse and simultaneous operations in a single transceiver architecture. Our proposed programmable front-end is set to synthesize transmitter (Tx)/receiver (Rx) channels by adapting to the instantaneous characteristics of incoming signals from various sources. We establish and explore a mathematical model of unit cells and conduct modulation tests using 64-/128-quadrature amplitude modulation (QAM), achieving data rates of up to 250 MS/s, with a maximum error vector magnitude (EVM) of 4.56%. The AoA measurements demonstrate an error of approximately 0.9° in a range from −12° to 12°. In addition, the polarization rotation measurements show an error of maximum 2.8° for an entire spanning range of 0°–90°. The results underscore the efficacy of proposed virtual transceiver matrix (VTM) for its possible deployment across a spectrum of applications including base stations and user terminals for next-generation fifth/sixth-generation (5G/6G) communications, sensing systems, and beyond.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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