Near-field Characterization of Large-Scale mm-wave Massive MIMO Arrays using IDM Computed EM Lagrangian Density
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, use of IDM (infinitesimal dipole model) computed EM Lagrangian density is proposed to characterize the NF (near-field) of large-scale mm-wave MMIMO (massive MIMO) arrays for 6 G applications. As full-wave EM simulation is infeasible for such large-scale MMIMO arrays, the proposed IDM-approach offers an useful time and memoryefficient route for NF analysis, with better accuracy compared to conventional isotropic element based technique. The normalized Poynting vector magnitude and EM Lagrangian density in the NF region are visualized for large-scale ID-based URAs. It is shown that the spatial distribution of normalized EM Lagrangian density plots provide an alternative paradigm as compared to the traditional phase-error criteria to quantify the “Fresnel distance” (boundary between the reactive and radiating NF region) for large-scale MMIMO arrays. The impact of the array-aperture dimension in configuring the distribution of NF reactive energy density is further highlighted through the large-scale ID-URA examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».