UOWC spatial diversity techniques over hostile maritime environments: an approach under imperfect CSI and per-source power constraints
Notice bibliographique
Résumé
Optical communication in submarine environments has emerged as a novel technology that enables high bandwidth and high data rate links. However, the unique characteristics of the underwater channel impose new challenges, such as mitigating the remarkable absorption and scattering of hostile maritime environments. For the first time, we consider a per-source optical power constraint based on eye-safety regulations, which has never before been taken into account in Multiple-Input/Single-Output (MISO) systems within underwater optical wireless communication (UOWC) scenarios. Hence, we introduce an innovative spatial repetition coding (SRC) system model, which enables the analysis of an SRC scheme operating under either a per-source or a per-transmitter power constraint. In addition, a tractable generalized transmit laser selection (GTLS) model is presented in order to consider the impact of erroneous selections of the best laser source due to imperfect channel state information (CSI) at the transmitter, prevalent in underwater scenarios with dynamic fluctuations from water currents. Novel bit error rate closed-form expressions and asymptotic results are derived. The presented results demonstrate that an SRC system, when appropriately designed under a per-source power constraint, outperforms the TLS system by effectively mitigating the adverse effects of underwater links. Conversely, in situations where compact transmitters necessitate constraints that significantly modify eye-safety, TLS schemes are superior.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».