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Enregistrement W4214889790 · doi:10.1109/taes.2022.3156087

When to Crossover From Earth to Space for Lower Latency Data Communications?

2022· article· en· W4214889790 sur OpenAlexafffundabout
Aizaz U. Chaudhry, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCrossoverLatency (audio)Computer scienceTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For data communications over long distances, optical wireless satellite networks (OWSNs) can offer lower latency than optical fiber terrestrial networks (OFTNs). However, when is it beneficial to switch or crossover from an OFTN to an OWSN for lower latency data communications? In this article, we introduce a crossover function that enables to find the crossover distance, i.e., a distance between two points on the surface of the Earth beyond which switching or crossing over from an OFTN to an OWSN for data communications between these points is useful in terms of latency. Numerical results reveal that a higher refractive index of optical fiber (or $i$) in an OFTN and a lower altitude of satellites (or $h$) in an OWSN result in a shorter crossover distance. To account for the variation in the end-to-end propagation distance that occurs over the OWSN, we examine the crossover function in four different scenarios. Numerical results indicate that the crossover distance varies with the end-to-end propagation distance over an OWSN and is different for different scenarios. We calculate the average crossover distance over all scenarios for different $h$ and $i$ and use it to evaluate the simulation results. Furthermore, for a comparative analysis of OFTNs and OWSNs in terms of latency, we study three different OFTNs having different refractive indexes and three different OWSNs having different satellite altitudes in three different scenarios for long-distance intercontinental data communications, including connections between New York and Dublin, Sao Paulo and London, and Toronto and Sydney. All three OWSNs offer better latency than OFTN2 (with $i_{2}$ = 1.3) and OFTN3 (with $i_{3}$ = 1.4675) in all scenarios. For example, for Toronto–Sydney connection, OWSN1 (with $h_{1}$ = 300 km), OWSN2 (with $h_{2}$ = 550 km), and OWSN3 (with $h_{3}$ = 1100 km) perform better than OFTN2 by 18.11%, 16.08%, and 10.30%, respectively, while they provide an improvement in latency of 27.46%, 25.67%, and 20.54%, respectively, compared to OFTN3. OWSN1 performs better than OFTN1 (with $i_{1}$ = 1.1) for Sao Paulo–London and Toronto–Sydney connections by 2.23% and 3.22%, respectively, while OWSN2 outperforms OFTN1 for Toronto–Sydney connection by 0.82%. For New York–Dublin connection, all OWSNs while for Sao Paulo–London connection, OWSN2 and OWSN3 exhibit higher latency than OFTN1 as the corresponding average crossover distances are greater than the shortest terrestrial distances between cities in these scenarios. Multiple satellites (or laser intersatellite links) on its shortest paths drive up the propagation distance to the extent that OWSN3 ends up with a higher latency than OFTN1 for the Toronto–Sydney intercontinental connection scenario although the related average crossover distance is less than the shortest terrestrial distance between Toronto and Sydney. The challenges related to OWSNs and OFTNs that may arise from this work in future are also highlighted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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