Wideband Intelligent Reflecting Surfaces for 5G mmWave Coverage Extension in Urban Areas
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel multi-frequency design approach for passive intelligent reflecting surfaces (IRSs) with wideband beam steering capabilities, specifically optimized for the n258 (24.25 – 27.5 GHz) and n257 (26.5 – 29.5 GHz) 5G frequency bands. The proposed method synchronizes the mean phase response of unit cells across two distinct frequencies, creating a unified reflection phase profile that depends on the physical parameters of the unit cells. Additionally, at the IRS phase level, a pioneering 2D mean phase distribution of multiple frequencies is applied across the IRS aperture rather than a single frequency, enhancing beam steering precision across the entire 24 to 30 GHz range. To validate this approach, an IRS is designed to redirect signals from a 5G base station, assumed 15 meters away at a 15$^{\circ }$angle from the IRS normal line, towards an area with weak 5G signal coverage at a 37$^{\circ }$angle. The IRS panel comprises 40 × 40 polarization-insensitive unit cells with periodicities of 0.41$\lambda _\rm {26GHz}$and 0.44$\lambda _\rm {28GHz}$, distributed across the passive IRS. Both simulations and measurements confirm that this multi-frequency IRS design effectively spans the n258 and n257 5G spectrum bands, delivering up to 3 dB higher reflection amplitude and up to 6.2 dB reduction in specular reflection lobe levels compared to conventional single-frequency designs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».