MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093423039 · doi:10.1109/glocomw.2013.6825129

BER of subcarrier MPSK/MDPSK modulated OWC systems in Gamma-Gamma turbulence

2013· article· en· W2093423039 sur OpenAlexaff
Xuegui Song, Julian Cheng, Mohamed‐Slim Alouini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBit error rateSubcarrierPhase-shift keyingMathematicsTurbulenceWirelessAlgorithmPhysicsControl theory (sociology)Applied mathematicsComputer scienceTelecommunicationsChannel (broadcasting)Orthogonal frequency-division multiplexingDecoding methodsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bit-error rate (BER) performance of subcarrier M-ary phase-shift keying (MPSK) and M-ary differential PSK (MDPSK) is analyzed for optical wireless communications in Gamma-Gamma turbulence. We study the relation between the exact BER and the approximate BER, which is obtained by dividing the symbol error rate by the number of bits per symbol, for subcarrier MPSK and MDPSK modulations. The asymptotic performance gap between the exact and the approximate BERs is quantified analytically through our asymptotic analyses. The accuracy of the approximate BER of both MPSK and MDPSK depends on the channel conditions. Under weak turbulence conditions, the approximate BER expression can be used to predict the system performance with high accuracy, while under strong turbulence conditions the approximate BER becomes inaccurate and can only serve as a loose lower bound of the exact BER. The asymptotic BER performance loss of MDPSK with respect to MPSK is also quantified analytically.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOptical Wireless Communication TechnologiesTravaux en français237 207