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Enregistrement W3123776396 · doi:10.48550/arxiv.2101.05927

Integration of IRS in Indoor VLC Systems: Challenges, Potential and Promising Solutions

2021· preprint· en· W3123776396 sur OpenAlexaff
Mohamed Amine Arfaoui, Ali Ghrayeb, Chadi Assi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisible light communicationComputer scienceWirelessChannel (broadcasting)Optical wirelessChannel state informationElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visible light communication (VLC) is an optical wireless communication technology that is considered a promising solution for high-speed indoor connectivity. Unlike the case in conventional radio-frequency wireless systems, the VLC channel is not isotropic, meaning that the device orientation affects the channel gain significantly. In addition, due to the use of optical frequency bands, the presence of different obstacles (e.g., walls, human bodies, furniture) may easily block the VLC links. One solution to overcome these issues is the integration of the intelligent reflective surface (IRS), which is a new and revolutionizing technology that has the potential to significantly improve the performance of wireless networks. IRS is capable of smartly reconfiguring the wireless propagation environment with the use of massive low-cost passive reflecting elements integrated on a planar surface. In this paper, a framework for integrating IRS in indoor VLC systems is presented. We give an overview of IRS, including its advantages, different types and main applications in VLC systems, where we demonstrate the potential of IRS in overcoming the effects of random device orientation and links blockages. We discuss key factors pertaining to the design and integration of IRS in VLC systems, namely, the deployment of IRSs, the channel state information acquisition, the optimization of IRS configuration and the real-time IRS control. We also lay out a number of promising research directions that center around the integration of IRS in indoor VLC systems.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,084 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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