Optimized Design of Joint Mirror Array and Liquid Crystal-Based RIS-Aided VLC Systems
Notice bibliographique
Résumé
Most studies of reflecting intelligent surfaces (RISs)-assisted visible light communication (VLC) systems have focused on the integration of RISs in the channel between the transmitter-receiver pair to combat the line-of-sight (LoS) blockage issue and to enhance the corresponding achievable data rate. Some recent efforts have investigated the integration of liquid crystal (LC)-RIS in the VLC receiver to also improve the corresponding achievable data rate. To jointly benefit from the previously mentioned appealing capabilities of the RIS technology in both the channel and the receiver, in this work, we propose a novel indoor VLC system that is jointly assisted by a mirror array-based RIS in the channel and an LC-based RIS aided-VLC receiver. To illustrate the performance of the proposed system, a rate maximization problem is formulated, solved, and evaluated for the proposed system. This maximization problem jointly optimizes the roll and yaw angles of the mirror array-based RIS as well as the refractive index of the LC-based RIS VLC receiver. Moreover, this maximization problem considers practical assumptions, such as the presence of non-users blockers in the LoS path between the transmitter and the receiver and the user's random device orientation (i.e., the user's self-blockage). Due to the non-convexity of the formulated multi-variate optimization problem, a low-complexity algorithm is utilized to get the global optimal solution. A multi-user scenario of the proposed scheme is also presented. Furthermore, the energy efficiency of the proposed system is also investigated. Simulation results are provided, confirming that the proposed system yields a noteworthy improvement in data rate and energy efficiency performances compared to several baseline schemes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».