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Enregistrement W4404925828 · doi:10.1080/01468030.2024.2434810

Digital Image Transmission Over FSO System with OAM Beams: Quality Assessment

2024· article· en· W4404925828 sur OpenAlexaff
Mehtab Singh, Ahmad Atieh, Ammar Armaghan, Moustafa H. Aly

Notice bibliographique

RevueFiber & Integrated Optics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensOptiwave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission (telecommunications)Image qualityQuality (philosophy)Computer scienceOpticsTelecommunicationsImage (mathematics)Computer visionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new high-speed black and white image transmission across Free Space Optics (FSO) system utilizing Orbital Angular Momentum (OAM) multiplexing. The system is designed to simultaneously transmit four distinct black and white images (trees, cameraman, lighthouse, and peppers), each modulated onto a separate OAM beam (LG00, LG015, LG045, and LG075) at a rate of 10 Gbps, demonstrating the feasibility of parallel transmission of digital images. The system performance is evaluated over different weather conditions including Clear Air (CA), different fog levels, and real-world meteorological data from Riyadh city, Kingdom of Saudi Arabia (KSA). A median filtering technique is applied to improve image quality, leading to notable enhancements in Signal-to-Noise Ratio (SNR), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Structural Similarity Index (SSIM). The system successfully supports the transmission over a 16 km in CA weather and 10 km link under Riyadh weather conditions. At these ranges, SNR, PSNR, and SSIM are greater than 6.05 dB, 11.54 dB, and 0.56, respectively. This study underscores the potential of using OAM-based FSO systems for high-speed, real-time remote monitoring, particularly in adverse atmospheric environments.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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