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Enregistrement W2862379229 · doi:10.1109/iccw.2018.8403726

Differential Receiver as a Denoising Scheme to Improve the Performance of V2V-VLC Systems

2018· article· en· W2862379229 sur OpenAlexaff
Hasan Farahneh, S. M. Kamruzzaman, Xavier Fernando

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisible light communicationBit error ratePhotodiodeComputer scienceIrradianceSignal-to-noise ratio (imaging)Noise (video)Filter (signal processing)Optical wireless communicationsOptical communicationWirelessElectronic engineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)PhysicsElectrical engineeringOpticsEngineeringLight-emitting diodeArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visible light communications (VLC) system is an emergent technology to enhance the security of road transportation by enabling wireless communications between vehicles and with the traffic infrastructures. Ambient light noise, due to the sunlight irradiance and other surrounding light sources, is a major concern that degrades the performance of the VLC system in outdoor application in terms of signal to noise ratio (SNR) and bit error rate (BER). In this paper, the effect of sunlight irradiance and other external sources are investigated for vehicle to vehicle (V2V) communication system in visible light environment with regard to SNR, BER and data rate. A differential receiver scheme is proposed as a solution to mitigate the effect of the sunlight noise. We investigate the system performance for three scenarios: without optical filter, with optical filter, and with proposed differential receiver. Simulation results show that differential receiver can predict about 50% of sunlight irradiance and can improve the BER from 5x10-4up to 5x10-8

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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