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Enregistrement W4414406106 · doi:10.1109/iccworkshops67674.2025.11162420

Through-Cloud Relaying to Mitigate Cloud-Induced Attenuation in Optical Satellite Downlinks

2025· article· en· W4414406106 sur OpenAlexaffabout
Sara S. Abdelhak, Haitham S. Khallaf, Steve Hranilovic

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSatelliteAttenuationInstallationCloud computingHeuristicCommunications satellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-speed optical satellite-ground feeder links are expected to play a significant role in providing efficient backhauling for the next generation of mobile networks. In addition, their capability to serve rural and remote areas where establishing fiber backhauling is prohibitively expensive is especially attractive. However, attenuation from clouds is a major weather-related impairment that can degrade and often disrupt these optical satellite feeder links. The most common approach to mitigate the impact of clouds is to deploy multiple ground stations to achieve ground station diversity. However, this solution is often not possible due to the infeasibility and high cost of installing fiber cables between various ground stations. In this paper, we propose the use of high-altitude platform (HAP) stations and unmanned aerial vehicles (UAVs) as decode-and-forward relays through clouds. The effects of clouds and wind on the proposed approach are analyzed, and a heuristic optimization algorithm is presented to maximize link availability with the minimum number of UAVs. Using the ERA5 database, which provides wind and cloud measurements, we evaluate the performance of the proposed approach in northern Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 GPT0,272
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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