Swarm-Optimized Turbulence Effects in RGB Image Transmission Over DP/FSO System
Notice bibliographique
Résumé
Free-space optical (FSO) communication systems face significant challenges in maintaining image fidelity under atmospheric turbulence, particularly for high-bandwidth RGB applications. This paper introduces a novel dual-polarized (DP) FSO transmission framework enhanced by particle swarm optimization (PSO) to achieve turbulence-resilient RGB image recovery. By exploiting polarization-division multiplexing, the system doubles transmission capacity while employing a physics-informed PSO algorithm to dynamically optimize a multi-stage correction pipeline comprising Wiener deconvolution, gamma correction, histogram matching, and non-local denoising. The proposed method uniquely correlates optimized restoration parameters with propagation distance, enabling simultaneous image recovery and ranging under Gamma-Gamma turbulence modeling. Experimental validation across weak and strong turbulence conditions $\left( {C_n^2 = {{10}^{ - 17}} - {{10}^{ - 13}}{{\text{m}}^{ - 2/3}}} \right)$ demonstrates significant improvements in structure-similarity-index-measure (SSIM), particularly achieving 0.4397 SSIM recovery for Llama images at 2.9 km under strong turbulence and a 119% improvement over uncorrected results. Comparative analysis shows superior performance to deep learning baselines, with 11.2% higher SSIM at 2 km distances. By combining turbulence mitigation with accurate ranging, this framework advances high-fidelity FSO imaging for remote sensing and surveillance applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».