Experimental Assessment of 5 GHz WiFi Coverage Expansion in Underground Mine Using Reconfigurable Intelligent Surface
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the application of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) to expand 5 GHz WiFi coverage in underground mining environments, where traditional RF networks face significant challenges due to complex propagation conditions and Non-Line-of-Sight (NLOS) scenarios. Using RIS with transmitarray-like behavior, we demonstrate the ability to dynamically redirect electromagnetic waves into orthogonal tunnels, overcoming sharp angles and confined spaces. Our experimental study, conducted in a decommissioned underground mine, shows that a daisy chain of RIS can improve signal strength by up to 30 dB and extend coverage to more than 90% of previously unreachable areas. The LATYS FOCUS RIS prototypes used in this work exhibit high directivity, enabling efficient signal bending without degradation of the already covered areas. To complement the experimental findings, we propose a simulation methodology integrating RIS models into a standard RF planning tool. By accurately modeling the propagation behavior in tunnels with sharp angles, the simulations align closely with real-world measurements, validating the feasibility of using RIS for RF network planning. These results highlight the transformative potential of RIS technology in underground mining, offering a scalable, cost-effective alternative to traditional deployments involving extensive cabling and multiple access points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».