Performance of RSMA-Based UOWC Systems Over Oceanic Turbulence Channel With Pointing Errors
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
Underwater optical wireless communication (UOWC) systems face significant challenges due to oceanic turbulence and pointing errors (PE), which can degrade system performance. Moreover, interference is another challenge in UOWC, considering the consistent increase in underwater optical devices. In this study, the performance of rate splitting multiple access (RSMA)-based UOWC systems is investigated over an exponential-generalized gamma (EGG)-distributed oceanic turbulence channel with generalized PE. The RSMA scheme is employed to facilitate communication between a source and multiple users in the UOWC system while accounting for the combined effects of oceanic turbulence and generalized PE. The statistical characterization of the UOWC system is analyzed, including the probability density function (PDF) of the signal-to-noise ratio (SNR), outage probability, throughput, and sum ergodic capacity. Additionally, closed-form expressions for the outage probability and throughput are derived, and asymptotic expressions for the outage probability in the high SNR regime are provided. Moreover, the diversity order of the system is evaluated, and the impact of different parameters on the system performance is discussed. Our results demonstrate the effectiveness of the RSMA-based UOWC system in mitigating the adverse effects of oceanic turbulence and PE while achieving improved performance in terms of capacity and outage probability. The findings of this study provide valuable insights for the design and optimization of UOWC systems in challenging underwater environments.
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 | 0,001 | 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 | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle