On Crossover Distance for Optical Wireless Satellite Networks and Optical Fiber Terrestrial Networks
Notice bibliographique
Résumé
Optical wireless satellite networks (OWSNs) can provide lower latency data communications compared to optical fiber terrestrial networks (OFTNs). The crossover function enables to calculate the crossover distance for an OWSN and an OFTN. If the distance between two points on Earth is greater than the crossover distance, then switching or crossing over from the OFTN to the OWSN results in lower latency for data communications between these points. In this work, we extend the previously proposed crossover function for a scenario such that intermediate satellites (or hops) are incorporated between ingress and egress satellites in the OWSN for a more realistic calculation of the crossover distance in this scenario. We consider different OWSNs with different satellite altitudes and different OFTNs with different optical fiber refractive indexes, and we study the effect of the number of hops on the crossover distance and length of a laser inter-satellite link (LISL). It is observed from the numerical results that the crossover distance increases with an increase in the number of hops, and this increase is higher at higher satellite altitudes in OWSNs and lower refractive indexes in OFTNs. Furthermore, an inverse relationship between the crossover distance and length of a LISL is observed. With an increase in the number of hops, the length of a LISL decreases as opposed to the crossover distance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».