Performance Analysis of RKHS Based Detectors for Nonlinear NLOS Ultraviolet Communications
Notice bibliographique
Résumé
Ultraviolet (UV) communication has emerged as a promising solution for providing non-line-of-sight (NLOS) wireless connectivity due to strong molecular and aerosol scattering at UV wavelength. However, performance of UV based communication systems is severely impaired due to nonlinear transfer-characteristics of light emitting diode (LED), which degrades the overall symbol error rate (SER) performance. In addition, UV based communication systems are also impaired by multiplicative distortion due to turbulence, that causes detrimental instantaneous outages. Hence, in this work, first an expression for the outage probability is derived for a nonlinear UV communication system via analytical characterization of the statistics of the additive distortion. Further, utilizing the proposed analytical model for additive distortion, the error rate of reproducing kernel Hilbert space (RKHS) based detectors is quantified for the nonlinear outdoor NLOS UV channel. Additionally, using the derived expression for error-rate, an RKHS based minimum symbol error rate (MSER) equalizer is formulated to mitigate the distortion due to LED nonlinearity, and to enhance the error-rate performance of the considered nonlinear NLOS UV link. Convergence of the proposed MSER equalizer is analyzed, and improvements in error-rate promised by the proposed equalizer are validated by computer simulations over typical NLOS UV channels.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».