Absolute Value Layered ACO-OFDM for Intensity-Modulated Optical Wireless Channels
Notice bibliographique
Résumé
Both enhanced unipolar orthogonal frequency division multiplexing (eU-OFDM) and layered asymmetrically clipped optical OFDM (LACO-OFDM) are among the most spectrally efficient modulation techniques for intensity modulated links that layer multiple non-negative signals. In this paper, we propose absolute value layered asymmetrically clipped optical OFDM (ALACO-OFDM) which further improves the spectral efficiency while using a smaller number of layers and no direct current (DC) bias. In ALACO-OFDM, asymmetrically clipped optical OFDM (ACO-OFDM) signals are sent at the first L layers and absolute value optical OFDM (AVO-OFDM) is used for the remaining subcarriers and transmitted simultaneously. Analysis indicates that ALACO-OFDM achieves higher spectral efficiency and smaller peak-to-average power ratio (PAPR) compared to eU-OFDM, LACO-OFDM and asymmetrically clipped absolute value optical OFDM (AAO-OFDM). Monte Carlo simulation results also indicate that ALACO-OFDM achieves significant bit error rate (BER) performance gains compared to its counterparts at the same spectral efficiency.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».