Review of LiFi Technology and Its Future Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to respond to the increasing demand of capacity and bandwidth caused by the high number of wireless applications and users, LiFi technology was introduced. It uses the visible light spectrum instead of the radio spectrum to transmit data wirelessly through the illumination of LED lamps. The main advantage of this technology is to provide wireless communications with high data rates. Other advantages include efficiency, availability, security and safety. Also, this technology uses free unlicensed spectrum, and it is cost-effective. Additionally, unlike RF systems, no multipath fading and the transmitter and receiver circuits are not complex. However, LiFi has several issues, which include high path loss, sensitivity to blockages and Non-line-of-sight (NLOS) situations. Probably, the biggest issue of LiFi is the uplink communication which is difficult to implement due to practical and cost reasons. Several future applications of this technology include places where RF is restricted such as hospitals and airplanes. Also, it can be used for traffic management, underwater communication, and outdoor access to the Internet. Moreover, it can be combined with WiFi technology either in hybrid technique or aggregated technique. It is found that later technique gives better results. Another possible application is the optical attocells. It is found that the hexagonal cells model is the best for deterministic deployments of optical APs, whereas the hard-core point process (HCPP) model is the best for random deployments. Furthermore, LiFi can be used for multiuser access with high data rate by using non-orthogonal multiple access (NOMA) technique. Due to the great features of LiFi, more applications and everyday life devices will adopt this technology in the future. However, Because of its limitations, it may not totally replace RF technology, but they will work collaboratively to achieve a better performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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