Energy-Efficient Paging for Duty-Cycled LTE Backscatter
Notice bibliographique
Résumé
Benefiting from the continuous and ubiquitous transmission from LTE base stations (eNodeBs), LTE backscatter is more efficient and reliable than traditional backscatter operating in ISM bands. However, ISM bands can utilize intermittent signals to synchronize low-duty cycle backscatter and receivers, a mechanism not available in LTE due to its continuous transmission. Consequently, LTE backscatter and receivers (UE) may not have overlapping operational periods, making it possible that the UE might never receive the backscattered data. To solve this issue, we use LTE-standard paging, one of the LTE power management mechanisms, to wake up the receiver and allow it and the tag to maintain a consistent sleep-wake schedule. Following LTE messages, our tag employs a new low-power state machine to accommodate different phases of the UE. We prototype PScatter using FPGAs, SDR eNodeBs, and UEs. Extensive results show that PScatter supports the paging mechanism similarly to active LTE devices and achieves better energy efficiency and more effective transmission than prior LTE backscatter. It consumes 21x lower power than active LTE radios for paging decoding. For end-to-end, PScatter achieves more than 6.7x better energy efficiency than previously reported LScatter+. Moreover, PScatter delivers an effective transmission ratio of up to 100%.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».