Layered antisymmetry-constructed clipped optical OFDM for low-complexity VLC systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, antisymmetry-constructed clipped optical orthogonal frequency division multiplexing (AC-OFDM) is proposed for visible light communication (VLC) systems, in which an antisymmetry property is imposed directly in time domain. AC-OFDM has nearly the same spectral efficiency and peak-to-average power ratio (PAPR) as traditional asymmetrically clipped optical OFDM (ACO-OFDM) but is less complex to implement. Layered AC-OFDM (LAC-OFDM) is then proposed as an extension to further improve spectral efficiency, where different layers of AC-OFDM signals are added in the time domain and transmitted simultaneously. Computational complexity analysis and numerical results show that LAC-OFDM has nearly the same spectral efficiency as layered asymmetrically clipped optical OFDM (LACO-OFDM) and enhanced unipolar OFDM (eU-OFDM) but is less complex. Specifically, LAC-OFDM requires less than half the multiplication and addition operations compared to the comparable LACO-OFDM scheme. Additionally, a pairwise iterative receiver for LAC-OFDM is proposed and its computational complexity is analysed. Monte Carlo simulation results show that LAC-OFDM requires nearly the same optical signal-to-noise ratio (OSNR) to achieve the same BER performance as LACO- and eU-OFDM.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».