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Erschienen in:

01.07.2024

Optimization of LDPC-coded power series MIMO/FSO link with hybrid-SIM based on machine learning in satellite downlink for 5G and beyond applications

verfasst von: Dheeraj Dubey, Yogendra Kumar Prajapati, Rajeev Tripathi

Erschienen in: Telecommunication Systems | Ausgabe 2/2024

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Abstract

Der Artikel untersucht die Optimierung von MIMO / FSO-Verknüpfungen mit Hybrid-SIM auf Basis von maschinellem Lernen für den Satelliten-Downlink in 5G-Anwendungen und darüber hinaus. Sie befasst sich mit dem steigenden Datenvolumen und der Notwendigkeit qualitativ hochwertiger Dienste in 5G-Netzwerken und unterstreicht das Potenzial optischer Freiraum-Kommunikationstechnologien (FSO). Die Forschung konzentriert sich auf die Herausforderungen durch atmosphärische Turbulenzen und Zeigefehler, die die Leistung der FSO-Verbindungen erheblich beeinträchtigen. Die Autoren schlagen eine auf maschinellem Lernen basierende Lösung vor, um diese Verknüpfungen zu optimieren, einschließlich des Einsatzes von Support Vector Machines (SVM) zur Entscheidungsfindung und Fehlerkorrektur. Die Studie liefert auch eine detaillierte Analyse der Bitfehlerrate und Ausfallwahrscheinlichkeit und demonstriert die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Optimierungsalgorithmus. Der Artikel schließt mit Empfehlungen für die zukünftige Forschung in diesem Bereich und betont das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Leistungssteigerung von FSO-MIMO-Systemen.

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Metadaten
Titel
Optimization of LDPC-coded power series MIMO/FSO link with hybrid-SIM based on machine learning in satellite downlink for 5G and beyond applications
verfasst von
Dheeraj Dubey
Yogendra Kumar Prajapati
Rajeev Tripathi
Publikationsdatum
01.07.2024
Verlag
Springer US
Erschienen in
Telecommunication Systems / Ausgabe 2/2024
Print ISSN: 1018-4864
Elektronische ISSN: 1572-9451
DOI
https://doi.org/10.1007/s11235-024-01178-7