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Enregistrement W4294363478 · doi:10.1049/ote2.12079

Optimal power allocation in serial relay‐assisted underwater wireless optical communication systems

2022· article· en· W4294363478 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

RevueIET Optoelectronics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayWirelessUnderwaterComputer sciencePower (physics)Optical wirelessComputer networkTelecommunicationsElectronic engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For a serial relaying underwater wireless optical communication (UWOC) system with ON‐OFF keying modulation, we theoretically evaluate the optimal power allocation techniques in order to minimise the end‐to‐end bit error rate (BER), subject to transmission power constraints. At first, we evaluate the end‐to‐end BER with respect to all degrading effects of the UWOC channel, namely scattering, absorption, and turbulence‐induced fading and then develop a closed‐form BER expression as a function of transceiver parameters and water type. The optimal power allocation methods are obtained using the perfect channel state information available at the receiver (CSIR) and transmitter (CSIT) for both detect‐and‐forward (DF) and amplify‐and‐forward (AF) serial relaying systems. For each relaying method, we consider a dual‐hop UWOC system and determine optimal power allocation to minimise the BER. Afterwards, the optimal power allocation in a multi‐hop system is obtained to minimise the end‐to‐end BER. Compared to the equal power allocation, our results illustrate that UWOC relaying systems with optimal power allocation can significantly improve the end‐to‐end BER and expand the communication link. For instance, the proposed power allocation method for the DF and AF relay node in a 60 m single relay system improves the system performance at the BER of 10 −5 by 2.5 and 1.8 dB compared to the equal power allocation, respectively.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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