On the Capacity of Buoy-Based MIMO Systems for Underwater Optical Wireless Links with Turbulence
Notice bibliographique
Résumé
Absorption and scattering are traditionally considered as the most important factors to affect the performance of underwater optical wireless communications (UOWC). Recently, the theoretical models from free space optical (FSO) communications are applied to model the underwater turbulence, and the turbulence-induced fading may introduce fluctuations to the light intensity. However, the effect of turbulence on UOWC channels might be different from FSO channels due to the interference from absorption and scattering. In this work, we first introduce the log-normal distribution to represent the weak turbulence. After that, we deduce the average capacity of turbulent buoy- based multiple-input multiple-output (MIMO) systems. Numerical results demonstrate that turbulence will boost the average capacity under low transmitted signal-to-noise ratio (SNR) and reduce the average capacity when the transmitted SNR which is defined as the transmitted power divided by the noise at the receiver is sufficiently high enough. Besides, stronger turbulence exerts more influence on the capacity, and the increasing attenuation length will eliminate the effect of turbulence. Moreover, MIMO could offset the impact of turbulence-induced fading, which indicates that it cannot improve the capacity performance under low SNR but could bring positive effects when SNR becomes high.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».