Capacity Analysis of NOMA-Enabled Underwater VLC Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Visible light communication (VLC) has recently emerged as an enabling technology for high capacity underwater wireless sensor networks. Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been also proven capable of handling a massive number of sensor nodes while increasing the sum capacity. In this paper, we consider a VLC-based underwater sensor network where a clusterhead communicates with several underwater sensor nodes based on NOMA. We derive a closed-form expression for the NOMA system capacity over underwater turbulence channels modeled by lognormal distribution. NOMA sum capacity in the absence of underwater optical turbulence is also considered as a benchmark. Our results reveal that the overall capacity of NOMA-enabled Underwater VLC networks is significantly affected by the propagation distance in underwater environments. As a result, effective wireless transmission at high and moderate spectral efficiency levels can be practically achieved in underwater environments only in the context of local area networks. Moreover, we compare the achievable capacity of NOMA system with its counterpart, i.e., orthogonal frequency division multiple access (OFDMA). Our results reveal that NOMA system is not only characterized by achieving higher sum capacity than the sum capacity of its counterpart, OFDMA system. But also, the distances between sensor nodes and the clusterhead for achieving the highest sum capacity in these two multiple access systems are different.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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