Performance of RSMA-Based UOWC Systems Over Oceanic Turbulence Channel With Pointing Errors
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».