Underwater wireless optical communication utilizing low-complexity sparse pruned-term-based nonlinear decision-feedback equalization
Notice bibliographique
Résumé
The nonlinearity of the light-emitting diode (LED) in underwater wireless optical communication (UWOC) systems is considered the one major limiting factor that degrades the system's performance. Volterra series-based nonlinear equalization is widely employed to mitigate such nonlinearity in communication systems. However, the conventional Volterra series-based model is of high complexity, especially for the nonlinearity of higher-order terms or longer memory lengths. In this paper, by pruning away some negligible beating terms and adaptively picking out some of the dominant terms while discarding the trivial ones, we propose and experimentally demonstrate a sparse pruned-term-based nonlinear decision-feedback equalization (SPT-NDFE) scheme for the LED-based UWOC system with an inappreciable performance degradation as compared to systems without the pruning strategy. Meanwhile, by replacing the self/cross beating terms with the terms formed by the absolute operation of a sum of two input samples instead of the product operation terms, a sparse pruned-term-based absolute operation nonlinear decision-feedback equalization (SPT-ANDFE) scheme is also introduced to further reduce complexity. The experimental results show that the SPT-NDFE scheme exhibits comparable performance as compared to the conventional NDFE (nonlinear decision-feedback equalization) scheme with lower complexity (the nonlinear coefficients are reduced by 63.63% as compared to the conventional NDFE scheme). While the SPT-ANDFE scheme yields suboptimal performance with further reduced complexity at the expense of a slight performance degradation, the robustness of the proposed schemes in different turbidity waters is experimentally verified. The proposed channel equalization schemes with low complexity and high performance are promising for power/energy-sensitive UWOC systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».