Measured and RT-based A2G Channel Dataset (CIR) under Urban Scenarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Air-to-ground (A2G) channels play a pivotal role in reliable communications between drone and ground terminal. A2G channel modeling is a hot topic, however there is little measurement data in real scenarios for model validation and comparison. We have conducted channel measurements in urban scenario at the 3.6 GHz band with a bandwidth of 61.44 MHz. The antennas for both the Tx and Rx are replaced by dipole omnidirectional antennas. The street canyon is approximately 130 m in length and 15 m in width, surrounded by buildings ranging from 20 m to 44 m height. The ground Rx antenna is placed at a height of 2 m. Instrucitons can also be found in the guidemanual_Measured and RT-based Channel Dataset (CIR) under Urban Scenarios.pdf. More details about the channel sounder and dataset can be found in the following references. [1]. Kai Mao, Qiuming Zhu, et al., A Survey on Channel Sounding Technologies and Measurements for UAV-Assisted Communications. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024, Vol.73, pp.1-24. [2]. Kai Mao, Qiuming Zhu, Yanheng Qiu, et al., A UAV-Aided Real-Time Channel Sounder for Highly Dynamic Non-Stationary A2G Scenarios. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72:1-15. [3]. Kai Mao, Qiuming Zhu, et al. Demo Abstract: A UAV-Based Real-Time Channel Knowledge Mapping System. IEEE International Conference on Computer Communication (INFOCOM), Vancouver, Canada, May, 2024, 1-2.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle