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Enregistrement W2509598870 · doi:10.1109/jphot.2017.2689744

An Efficient Flicker-Free FEC Coding Scheme for Dimmable Visible Light Communication Based on Polar Codes

2017· article· en· W2509598870 sur OpenAlexaff
Junbin Fang, Zhen Che, Zoe L. Jiang, Xiaolong Yu, Siu-Ming Yiu, Kui Ren, Xiaoqing Tan, Zhe Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésForward error correctionComputer scienceFlickerPolarCoding (social sciences)TelecommunicationsDecoding methodsOptoelectronicsPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visible light communication (VLC) can provide short-range optical wireless communication, together with illumination using light-emitting diode (LED) lightings. Since conventional forward error correction (FEC) codes cannot provide two lighting related features, dimming support, and flicker mitigation, the existing coding schemes for reliable VLC usually rely on auxiliary coding techniques, which cause a complicated structure and a low transmission efficiency. In this paper, based on polar codes, an efficient and flicker-free FEC coding scheme for dimmable VLC is proposed to increase the transmission efficiency and simplify the coding structure. Taking advantage of polar codes' recursive encoding structure, the proposed scheme can guarantee the equal probability and the short runs of 1 s and 0 s for arbitrary code rate without extra coding components. Numerical results show that the proposed scheme can have twice higher transmission efficiency than the existing schemes. Furthermore, at a dimming ratio of 25% or 75%, the coding gain of the proposed scheme is about 4.6 dB and 1.4 dB higher than that of the Reed-Solomon (RS) codes based scheme and the low-density parity check code based scheme, respectively.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations195
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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