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Enregistrement W2898784777 · doi:10.1049/iet-com.2018.5664

WDM for multi‐user indoor VLC systems with SCM

2019· preprint· en· W2898784777 sur OpenAlexfundno aff
Safwan Hafeedh Younus, Aubida A. Al‐Hameed, Ahmed Taha Hussein, Mohammed T. Alresheedi, Jaafar M. H. Elmirghani

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthEngineering and Physical Sciences Research CouncilKing Saud University
Mots-clésVisible light communicationSubcarrierComputer scienceWavelength-division multiplexingMultiplexingInterference (communication)Channel (broadcasting)Electronic engineeringReal-time computingComputer hardwareOrthogonal frequency-division multiplexingTelecommunicationsWavelengthOpticsEngineeringPhysicsLight-emitting diode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A system that employs wavelength division multiplexing (WDM) in conjunction with sub‐carrier multiplexing (SCM) tones is proposed to realise high data rate multi‐user indoor visible light communication (VLC). The SCM tones, which are unmodulated signals, are used to identify each light unit, to find the optimum light unit for each user and to calculate the level of the co‐channel interference (CCI). WDM is utilised to attain a high data rate for each user. In this study, multi‐colour (four colours) laser diodes are utilised as sources of lighting and data communication. One of the WDM colours is used to convey the SCM tones at the beginning of the connection to set up the connection among receivers and light units (to find the optimum light unit for each user). To evaluate the performance of the VLC system, two types of receivers are proposed: an array of non‐imaging receivers and an array of non‐imaging angle diversity receivers. In this study, the effects of diffuse reflections, CCI and mobility on the system performance are considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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