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Enregistrement W4409787716 · doi:10.61091/jcmcc127a-519

Optimized design of energy efficiency of agricultural small base station in Aksu region based on RF power amplifier

2025· article· en· W4409787716 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnergy and Environmental Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTarim UniversityNanjing UniversityNanjing University of Science and TechnologyXinjiang UniversityChinese Academy of Sciences
Mots-clésRF power amplifierAmplifierBase stationRadio frequencyElectrical engineeringPower (physics)Efficient energy useTelecommunicationsEnvironmental scienceEngineeringPhysicsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to solve the energy efficiency problem of small agricultural base stations, propose an optimal design scheme based on RF power amplification, and verify its effectiveness through simulation experiments.In order to achieve the research purpose, this paper first defines the objectives and principles of energy efficiency optimization design, and puts forward the energy efficiency optimization technology based on RF power amplification.On this basis, a complete set of energy efficiency optimization design scheme for small agricultural base stations is designed.And by building a simulation platform, set the parameters close to reality, and simulate the operation state of the base station in different scenarios.The simulation results show that the stability of the algorithm in this paper is considerable under different loads.Even if the load is large, the stability of this method can reach above 89%.The proposed energy efficiency optimization scheme can significantly reduce the energy consumption of the base station and improve the overall energy efficiency performance under different load and interference conditions.This result proves the effectiveness and superiority of the scheme and provides strong support for practical application.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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