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Enregistrement W4283834071 · doi:10.1364/ao.462827

Underwater wireless optical communication utilizing low-complexity sparse pruned-term-based nonlinear decision-feedback equalization

2022· article· en· W4283834071 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNonlinear systemComputer scienceRobustness (evolution)Volterra seriesEqualization (audio)Control theory (sociology)WirelessTerm (time)AlgorithmTelecommunicationsArtificial intelligencePhysicsDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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