Design and Optimization of Liquid Crystal RIS-Based Visible Light Communication Receivers
Notice bibliographique
Résumé
In the design of reconfigurable intelligent surfaces (RISs)-aided visible light communication (VLC) systems, most studies have focused on the deployment of mirror arrays and metasurfaces on walls to influence signal propagation and enhance communication performance. This paper provides a new research direction in the design and performance optimization of RIS-aided VLC systems whereby voltage-controlled tunable liquid crystals (LCs) are deployed as part of the VLC receiver. The purpose of the LC RIS is to provide incident light steering and intensity amplification in order to improve the received signal strength and the corresponding achievable data rate. More specifically, an LC RIS-based VLC receiver design is proposed and its operating principles and the channel model for a VLC system with such a receiver are provided. Since the refractive index of the LC RIS plays a critical role in the wave-guiding and light amplification capabilities of this novel receiver, a rate maximization problem is considered to achieve the optimal refractive index and the required voltage to obtain the best light amplification and data rate performances. This communication design problem is a non-convex optimization problem for which a metaheuristic approach is developed based on the sine-cosine algorithm. Simulation results are used to confirm the considerable data rate improvement by the proposed LC RIS-based VLC receiver and optimization algorithm when compared to a VLC receiver without the LC RIS and a baseline scheme, respectively.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».