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Enregistrement W4404576566 · doi:10.1016/j.yofte.2024.104045

Relay aided UWOC-SMF-FSO based hybrid link for underwater wireless optical sensor network

2024· article· en· W4404576566 sur OpenAlexaff
Jawad Mirza, Ahmad Atieh, Benish Kanwal, Salman Ghafoor, Ahmad Almogren, Firdos Kanwal, Imran Aziz

Notice bibliographique

RevueOptical Fiber Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensOptiwave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésRelayComputer scienceUnderwaterElectronic engineeringWireless sensor networkLink (geometry)Optical linkComputer networkTelecommunicationsOptical fiberEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet of Underwater Things (IoUTs) connects underwater devices to communicate, sense surroundings, and transmit data. Acoustic communication faces bandwidth limitations, making underwater wireless optical communication-free space optics (UWOC-FSO) hybrid systems a promising alternative. However, maintaining sufficient power budget and signal-to-noise ratio (SNR) is a challenging task, making wavelength translation (WT) from visible to infrared (IR) at the water-fiber-air interface crucial for reliable signal transmission. In this paper, we propose an underwater wireless optical communication-single mode fiber-free space optics (UWOC-SMF-FSO) hybrid link based on a photo-detection, remodulate, and forwarding (PRF) relay and intensity modulation-direct detection (IM/DD) scheme for 8 × 1-Gb/s underwater optical wireless sensor network (UWOSN). The PRF relay is installed at a remotely operated underwater vehicle (ROV) to perform WT from visible range to IR. The performance of the sensors is analyzed for different water bodies and weather conditions of underwater and free space optics channels, respectively using metrics of Bit-error rate (BER) and Quality factor (Q-factor) employing Gamma–Gamma channel model. The simulation results show that forward-error correction (FEC) target BER of 10 −4 for sensors is achieved under different water bodies and weather conditions. The results obtained from this study show that the proposed UWOC-SMF-FSO hybrid link is flexible, resilient to adverse channel effects, and can be a potential candidate for implementation of high-speed long-distance future IoUTs. • The Internet of Underwater Things (IoUTs) is an emerging technology used to interconnect multitude of devices. Acoustic communication is customarily used for data transmission across IoUTs, but due to of limited bandwidth and low data rates, IoUTs based on underwater wireless optical communication-free space optics (UWOC-FSO) hybrid links are catching the significant attention. However, the major issue for hybrid links is maintaining sufficient power budget and signal-to-noise ratio (SNR) at receiver which are required for optimum performance due to the attenuation of the transmitted signal. Therefore, wavelength translation (WT) from visible range to infrared (IR) at water-fiber-air interface is a crucial option to enable the reliable transmission of signals across different media. • We proposed an underwater wireless optical communication-single mode fiber-free space optics (UWOC-SMF-FSO) hybrid link based on a photo-detection, remodulate, and forwarding (PRF) relay and intensity modulation-direct detection (IM/DD) scheme for 8x1-Gb/s underwater optical wireless sensor network (UWOSN). The PRF relay is installed at a remotely operated underwater vehicle (ROV) to perform WT from visible range to IR. • The performance of the sensors is analyzed for different water bodies and weather conditions of underwater and free space optics channels, respectively using metrics of Bit-error rate (BER) and Quality factor (Q-factor) employing Gamma–Gamma channel model.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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