Modeling and Analysis of Coverage in Wideband Sub-Thz Multi-Carrier Systems with Beam-Squint
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the effect of beam-squint on the coverage performance in wideband sub-Terahertz (sub-THz) multi-carrier systems from a system-level analysis perspective. Beam-squint, a frequency-dependent beam misalignment, intensifies in wideband systems, reducing beamforming accuracy and overall network performance. To address this issue, we use tools from stochastic geometry and provide an analytical framework to investigate the coverage probability performance of sub-THz networks under the effect of beam-squint. Our framework integrates important system parameters, such as the spatial deployment of base stations (BSs), system transmission bandwidth, transmit and receive antenna array sizes, channel propagation conditions, and blockage impacts. Using numerical and Monte Carlo simulations, we validate our framework's accuracy and highlight the critical impact of beam-squint in constraining the performance of wideband sub-THz networks. The findings reveal that in wideband multi-carrier systems, coverage performance declines as subcarrier frequencies diverge further from the center frequency due to the beam-squint effect. Additionally, the results highlight that although larger antenna arrays improve the coverage performance, their benefits diminish at higher subcarrier frequencies. This is due to reduced beamwidth, which makes the communication link more susceptible to beam-squint effects, ultimately degrading system performance. These insights are valuable for optimizing sub- THz network parameters to mitigate beam-squint's adverse effects and enhance overall network performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».