Low Complexity Least Minimum Symbol Error Rate Based Post-Distortion for Vehicular VLC
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular visible light communications (VLC) has emerged as a viable supplement for high speed next-generation vehicle to vehicle (V2V) communication systems. However, performance of a V2V-VLC link is impaired due to nonlinear transfer-characteristics of light emitting diodes (LEDs), and inter-symbol interference (ISI). In this article, a low-complexity least-squares based post-distortion algorithm is formulated over reproducing kernel Hilbert space (RKHS) for a multi-hop V2V-VLC link. The impairments encountered in V2V-VLC channels are mitigated in RKHS by a minimum symbol error-rate post-distorter using a low dimensional approximation of random Fourier features (RFF) (which is a soft approximation of the feature-map to RKHS), that facilitates computationally simple post-distortion under finite memory-budget. The convergence and the BER-performance of the proposed post-distorter is analyzed over realistic V2V VLC channels obtained via ray-tracing. From the analysis, and the presented computer-simulations, the proposed post-distorter is found to exhibit equivalent convergence characteristics and error-rate over reasonable distances, with much lower computational complexity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».