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Enregistrement W4389849309 · doi:10.1007/s11082-023-05815-4

Performance analysis of 3 × 10 Gb/s UOWC transmission system based on OCDMA using a DPS code

2023· article· en· W4389849309 sur OpenAlexaff
Somia A. Abd El-Mottaleb, Mehtab Singh, Ahmad Atieh, Moustafa H. Aly

Notice bibliographique

RevueOptical and Quantum Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensOptiwave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesArab Academy for Science, Technology and Maritime Transport
Mots-clésBit error rateAlgorithmComputer scienceUnderwaterCode (set theory)SeawaterTransmission (telecommunications)TelecommunicationsPhysicsOpticsDecoding methodsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new underwater optical wireless communication (UOWC) system utilizing optical code division multiple access (OCDMA) is proposed based on diagonal permutation shift (DPS) code. Different data rates of 2.5 Gb/s, 5 Gb/s, and 10 Gb/s are transmitted simultaneously in this model, where three channels are utilized, each is assigned with a distinct DPS code-sequence. Additionally, laser diodes operating in the green spectrum range are modulated to carry the OCDMA optical signals of each channel. Moreover, attenuation caused by different types of waterbodies are considered. These waterbodies include those who are located near harbors like harbor I (HA I) and harbor II (HA II), near the coast that are known as coastal sea (CS), inside sea water ‘pure sea (PS)’, and in clear oceans (CL). The performance of the UOWC utilizing OCDMA/DPS code system is evaluated through bit error rate (BER), quality factor , and eye diagrams. The accomplished results assure a successful transmission of the three channels underwater for ranges of 13 m for PS, 10 m for CL, 7.2 m for CS, 4.3 m for HA I, and 3 m for HA II with BER below $${10}^{-5}$$ 10 - 5 at data rate 10 Gb/s.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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