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Enregistrement W2123616804 · doi:10.1109/tcomm.2009.06.070480

Dynamic spot diffusing configuration for indoor optical wireless access

2009· article· en· W2123616804 sur OpenAlexafffund
Farhad Khozeimeh, Steve Hranilovic

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésTransmitterErasureComputer scienceMultipath propagationWirelessElectronic engineeringChannel (broadcasting)Optical powerReal-time computingTelecommunicationsOpticsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces the dynamic spot diffusing (DSD) configuration for high-speed indoor wireless optical communications. In this configuration, data are modulated onto a moving spot which is translated over the ceiling. A multi-element imaging receiver is pointed upward and acquires data whenever the transmitter spot is in its field-of-view (FOV). We develop expressions for the channel capacity of such DSD links and discuss design techniques to maximize these information theoretic bounds. Rather than tracking the transmitter spot, we apply rateless erasure correcting codes to approach the capacity of the simulated DSD links. This technique is demonstrated to have better flexibility, greater multipath immunity, higher data rates and simpler transmitters than previously defined multi-spot and diffuse architectures. In a 6 x 6 x 3 m room, simulated data rates vary between 7 Mbps to 25 Mbps at different positions using a single 100 Mbps transmitter and between 35 Mbps to 84 Mbps using 6 spots and the designed erasure correction code. Using power efficient modulation and power gain due to the spot motion of the DSD system, proportionally higher rates are estimated when faster 1 Gbps and 10 Gbps transmitters are employed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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