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Enregistrement W4390871600 · doi:10.1109/taes.2024.3353726

Synodic Period Channel Modeling and Coding Scheme for Deep Space Optical Communications

2024· article· en· W4390871600 sur OpenAlexaff
Yaosheng Zhang, Jian Jiao, Ke Zhang, Ye Wang, Rongxing Lu, Qinyu Zhang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoding (social sciences)Computer scienceChannel (broadcasting)Channel codeTelecommunicationsNASA Deep Space NetworkOptical communicationPeriod (music)Electronic engineeringPhysicsEngineeringAerospace engineeringDecoding methodsSpacecraftAcousticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we design an end-to-end free-space optical (FSO) communication coding scheme for deep space exploration. Take the Mars exploration as an example, we first establish the synodic period FSO channel model by taking account into the solar scintillation, and derive the corresponding upper bound of bit error rate (BER) for$L$-ary pulse position modulation (LPPM). Then, we propose a staircase code-ordered statistics decoder (SC-OSD) algorithm for staircase low density parity check (LDPC) codes under synodic period FSO channel, and derive the probability density function (PDF) and Gaussian approximation of the ordered statistics of SC-OSD algorithm, which provide a guideline to derive lower bound of block error rate (BLER) and reduce the decoding complexity of SC-OSD. Furthermore, we propose a soft OSD-sliding window decoding (SOSD-SWD) algorithm for staircase LDPC codes under scintillation states to address the error floor problem in conventional SWD decoder. Simulation results validate that the proposed SOSD-SWD algorithm can achieve much lower BER than the related algorithms in all scintillation conditions, and shed light to tradeoff the achievable BER and complexities under different scintillation conditions.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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