Évaluation de la capacité du canal UWB minier
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Abstract
La capacité du canal permet de caractériser les performances maximales d’un canal de transmission, le nombre maximal de bits susceptible d’être transmis par seconde. Pour un canal donné, l’UWB peut garantir un grand débit pour la transmission de données. Le canal de transmission UWB est généralement un canal à trajets multiples, surtout pour les applications à l’intérieur. Aussi, la réponse de ce canal est sélective dans le \ndomaine fréquentiel. Pour étudier la capacité de n’importe quel canal il faut d’abord le caractériser et le modéliser. Dans notre recherche, on va se baser sur les mesures faites \npar Chehri et Fortier dans la mine CANMET à Val-d’Or qui est située à 500 km au nord de Montréal, Canada. Ces mesures montrent que la distribution Nakagami donne \nun bon ajustement pour l’amplitude du signal reçue à petit échelle. \nLa formule classique de la capacité de Shannon est obtenue pour les canaux ayant des réponses fréquentielles plates. Cette formule ne s’applique pas directement dans \nnotre modèle de canal. Pour utiliser la formule classique de la capacité de Shannon, nous devons d’abord diviser la bande de fréquences en un nombre très grand (théoriquement \ninfini) de petites bandes, considérées comme des sous-canaux à réponse plates dans le domaine fréquentiel. Ensuite, on peut appliquer une distribution optimale de \npuissance maximisant la capacité pour une puissance d’émission totale limitée. Cette méthode est connue sous le nom de "waterfilling". \nLes travaux antérieurs sur l’évaluation de la capacité du canal UWB en externe (outdoor) n’ont pas tenu compte des évanouissements du canal, et en interne (indoor), le \ncas d’un milieu UWB minier n’a pas encore été abordé. Dans ce mémoire de maîtrise on s’est particulièrement intéressé au problème d’évaluation de la capacité du canal UWB \nminier. En utilisant la méthode "waterfilling" on a calculé la capacité d’un canal UWB minier d’une manière optimale en tenant compte des caractéristiques d’évanouissement \ndu canal. Les résultats obtenus prouvent la pertinence de la méthode "waterfilling" dans ces type des canaux ; cette méthode donne une amélioration importante de la capacité, \nd’un facteur entre 1.1 à 1.22 fois plus grand que la capacité uniforme lorsque le SNR < 40 dB. Lorsque le SNR > 40 dB, la capacité optimale et la capacité uniforme convergent, et on remarque que les deux méthodes donnent les mêmes résultats lorsque le rapport signal sur bruit est grand (> 80 dB). \n \nCapacity plays an important role in characterizing the maximum performance for channel transmission by providing the maximum number of bits that can be transmitted per second. Furthermore, for a given channel, a large rate for data transmission can be guaranteed using UWB modulation. \nIn fact, the UWB transmission channel is generally a multipath channel especially for indoor applications. Thus, the channel response is selective in the frequency domain. \nTo be able to study the capacity of any channel, it should be characterized and modeled. In this research, we depend on the measures taken by Chehri and Fortier in the CANMET mine in Val-d’Or, located 500 km north of Montreal, Canada. These measurements show that the Nakagami distribution gives a good adjustment for the amplitude of the signal received at a small scale. \nIndeed, the classical formula for the Shannon capacity is used for flat channels. Thus, we can first divide the whole frequency band into many small bands, in which \nthe sub-channel can be considered frequency-flat. After that, we can apply an optimal distribution of power to maximize the capacity of total transmission over limited power; this method is known as "waterfilling". \nPrevious works on the evaluation of UWB channel capacity considered the external (outdoor) case, however, they did not consider the fading channel. Also, the internal \n(indoor) studies did not discuss the case of the mining channel. In this thesis, we paid particular attention to the problem of evaluating the UWB channel in the mine. By \nusing the "waterfilling" method, we calculated the capacity of a UWB channel mining optimally, taking into account the characteristics of the fading channel. The results \ndemonstrate the relevance of the "waterfilling" method in these types of channels. We show that, when the transmitted signal-to-noise ratio (SNR) is lower than 40 dB, using \noptimal power spectrum allocation at the transmitter side can increase transmission rate compared to the uniform power spectrum allocation scheme. Whereas, when the \ntransmitted SNR is higher than 80 dB, the benefit of optimal power spectrum allocation is very limited.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".