AL-aided AMC in a multi-user white-light OFDMA VLC system over a light-diffusing fiber loop
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.
Notice bibliographique
Résumé
To develop an adaptive modulation scheme for flexible high-speed multi-user visible light communication (VLC), automatic modulation classification (AMC) is adopted for monitoring the modulation formats of different subcarrier groups. An AMC scheme based on a joint convolutional neural network (CNN), active learning (AL), and data augmentation (DA) is demonstrated over an orthogonal frequency division multiplexing access (OFDMA) VLC system. The configuration of the diffuse white-light VLC system is combined with a pair integrated transceiver module, a light-diffusing fiber (LDF), and a wireless channel, which can provide white-light illumination and ubiquitous access. Within the forward error correction (FEC) threshold, the data rates of the white-light VLC links can reach 325.5 Mbps with a bit error rate (BER) of 2.163 × 10 −3 . An experiment with two-user access via the proposed VLC link with an unequal bandwidth allocation was demonstrated. The performance of the AL-aided CNN AMC scheme also shows a classification accuracy rate of 95.48% for the constellation diagrams of different subcarriers of the OFDMA signal over 240 training samples and faster convergence than a CNN-based AMC.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle