Adaptive Optics for Orbital Angular Momentum-Based Internet of Underwater Things Applications
Notice bibliographique
Résumé
Orbital angular momentum (OAM) has the potential to dramatically enhance the amount of information in the Internet of Underwater Things (IoUT) system. Nevertheless, underwater-turbulence-induced scintillation will destroy the orthogonality of OAM modes, hence degrading the performance of the system. In this article, a random-amplitude-mask-based adaptive optics (AOs) technique is proposed for the sake of mitigating the turbulence effects in the OAM-based underwater wireless optical communication (UWOC) system. Combined with phase retrieval algorithms, the magnitudes of linear measurements obtained from the distorted OAM beams modulated with a series of random amplitude masks and focused by a lens are employed for the phase estimation. Furthermore, we present a comprehensive performance comparison against state-of-the-art phaseless wave-front sensing techniques. Moreover, the mixture exponential-generalized gamma (EGG) distribution is applied for characterizing the probability density function (PDF) of reference-channel irradiance of OAM beams coupled into a single-mode fiber (SMF). In the end, the performance metrics, such as the outage probability, the average bit-error-rate (BER), and the ergodic capacity are analyzed with the aid of PDF for both single-input-single-output (SISO) and multiinput-multioutput (MIMO) systems. In a nutshell, this article provides new insights for the applications of AO in the OAM-based UWOC system, which can serve as a candidate for supporting IoUT devices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».