Next Generation Smart Railways Communications Based on 5G Radio Access Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fifth generation (5G) communication systems have the potential to revolutionize rail networks around the world by replacing the aging second-generation (2G) Global System for Mobile Communications – Railway (GSM-R) technology. Despite the growing global adoption of 5G in various industries, many countries continue to rely on GSM-R, which is rapidly approaching obsolescence. Transitioning to 5G is becoming increasingly urgent to support the demands of modern rail systems, including high-speed rail, automated trains, and enhanced passenger services. The adoption of 5G in railways (5G-R) can significantly improve train performance, operational efficiency, and passenger experience. It enables innovations such as seamless digital customer service and high-speed onboard Wi-Fi with improved download speeds and data rates. Moreover, 5G offers a robust solution to the challenges of designing communication systems that meet the strict requirements for high reliability, low latency, and high throughput—essential elements for future smart rail communications. However, realizing the full potential of 5G in the railway sector depends on the availability of ruggedized devices and access to sufficient frequency spectrum to support its advanced capabilities. This article explores key enabling technologies behind 5G networks and their transformative advantages for the railway industry, with a particular focus on network resilience and spectrum requirements.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».