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Enregistrement W7006338537

Throughput and Link Design Choices for Communication over LED Optical Wireless Channels

2021· dissertation· en· W7006338537 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTU/e Research Portal · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeTechnische Universität BerlinTechnische Universiteit EindhovenMcMaster University
Mots-clésThroughputWirelessChannel (broadcasting)Optical communicationKey (lock)Light-emitting diodeLink (geometry)Optical wirelessData linkEnergy consumption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The staggering growth in the demand for wireless bandwidth is putting stringent pressure on the Radio Frequency (RF) spectrum; high speed applications such as mobile phones or video streaming are demanding more bandwidth per single user while applications such as Internet of Things (IoT) are introducing more connection nodes to the network.Recently, Optical Wireless Communications (OWCs) using Infra-Red (IR) or visible light has shown great potential not only to support low to mid data rate required by the IoT but also to compete with the existing RF solutions in supporting growing data rate demands.Furthermore, OWC offers some great advantages compared to RF.Among other things, OWC offers license-free wide communication channels.Thanks to the fast growing solid-state Light Emitting Diodes (LEDs), OWC links with several hundreds of Mbps data rates have been already commercialized.To further boost the throughput, several issues need to be addressed.LEDs, particularly those used for Visible Light Communications (VLC), have a limited bandwidth, while above their 3 dB bandwidth, the roll-off is relatively gentle.If the modulation bandwidth would be limited to the 3 dB LED bandwidth, the throughput would be unacceptably constrained.Hence, effective communication systems need to optimize the use of bandwidth significantly above this 3 dB point, by employing techniques such as Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM).OFDM fine-tunes the amount of power and constellation as a function of the channel response over different frequencies.Various power and bit loading strategies have been proposed and simulated in literature, but their performance was not captured in expressions.This dissertation derives these for optimal waterfilling, uniform and pre-emphasized power loading for the LED channel, that severely attenuates high frequencies.Uniform power loading fixes the amount of power on each sub-carrier while the signal constellation is determined by the signal quality at the receiver.Preemphasis, on the other hand, fixes the signal constellation on all sub-carriers resulting a flat spectrum for the received signal.We also investigate the influence of practical discrete constellations and verify our new results experimentally.Interestingly, simple uniform loading only falls less than 1∼2% short of the throughi xiii

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,368 · 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
Publié2021
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