Angular MIMO for Underwater Wireless Optical Communications: Link Modeling and Tracking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Angular imaging multiple-input--multiple-output (A-MIMO) is investigated for short-range, high-speed underwater wireless optical communications (UWOCs) where, unlike conventional imaging MIMO (C-MIMO), data are transmitted in an angle rather than in space. In this approach, the strict requirements of on-axis alignment and fixed channel length are relaxed. This technique also allows for simpler estimation of the relative misalignment between the transmitter and the receiver from the received image. For the first time, we derive a comprehensive model for the underwater A-MIMO link by taking into account link misalignment, background noise, as well as seawater absorption and scattering. Power distributions at the receiver are modeled by the angle of arrival of the received signal on the lens and its position of arrival on the focal plane of the detector. We further propose and model a tracked A-MIMO (TA-MIMO) system that maintains the alignment between the two ends of the link, for which the distribution of the residual tracking error is calculated. The UWOC channel capacity is then estimated for buoyed-to-fixed (B2F) (which has dominant angular misalignments) and mobile-to-fixed (M2F) (which has dominant off-axis misalignment) communication scenarios. Numerical results indicate that in the B2F scenario, A-MIMO is sensitive to angular misalignments; however, TA-MIMO outperforms C-MIMO. In the case of M2F links, A-MIMO greatly outperforms C-MIMO when off-axis misalignments are present. This work serves as a design guide to determine the selection of A-MIMO, TA-MIMO, or C-MIMO receivers depending on the misalignment conditions for a particular underwater application.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle