Effective degrees of freedom maximization for XL-RIS-assisted near-field communication via hybrid learning-driven optimization
0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Effective degrees of freedom maximization for XL-RIS-assisted near-field communication via hybrid learning-driven optimization
- Date Crossref
- 01/03/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Anhui Polytechnic University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Anhui Polytechnic University et School of Electrical Engineering.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Advanced Wireless Communication TechnologiesAdvanced Antenna and Metasurface TechnologiesEnergy Harvesting in Wireless Networks