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Enregistrement W4319297653 · doi:10.3390/electronics12040801

Implementation of Shared Laser–LED Sources in a Free Space Optics (FSO) Network under Environmental Impact

2023· article· en· W4319297653 sur OpenAlexaff
Abu Sufian Abdallah Osman Hassan, Hassan Yousif Ahmed, Hilal A. Fadhil, Medien Zeghid, Abdellah Chehri, Somia A. Abd El-Mottaleb

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazeFree-space optical communicationBit error rateComputer scienceOptical wirelessPassive optical networkInterference (communication)Code division multiple accessElectronic engineeringAccess networkWavelength-division multiplexingOpticsOptical communicationWirelessTelecommunicationsEngineeringPhysicsMeteorologyDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is devoted to evaluating the combined coherent and incoherent sources (CCIS) technique for different applications in the optical domain and future optical code division multiple access (OCDMA) networks. Spectral amplitude coding (SAC) has gained significant attention in optical processing systems due to its increased capabilities in dealing with multiple-access interference (MAI) efficiently. Fixed right shift (FRS) is adopted as a signature code in this study. Furthermore, performance analysis is studied in terms of bit error rate (BER) for the system using CCIS in both the free space optics (FSO) and sky mesh network using an aerial altitude platform system (AAPS). Simulation results confirmed that a CCIS design significantly improves system performance with moderate cost. An acceptable BER value of 10−9 at 1.25 Gbps data rate and 60 km, 38 km, and 6 km distances for the laser, CCIS, and LED sources, respectively, can be supported. In particular, at Q-factor ~4.5, the FSO ranges under low haze, moderate haze, and heavy haze are, respectively, 3.7 km, 2.5 km, and 1.5 km. The reason is that a CCIS design causes an increase in the effective transmitted power. It can be summarized that a CCIS design can provide reliable solutions and an affordable cost for future optical fiber and wireless network applications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
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 enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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