Published January 1, 2023
| Version v1
Publication
Open
Error Analysis of Free Space Communication System Using Machine Learning
- 1. Prince Sattam Bin Abdulaziz University
- 2. King Abdulaziz University
- 3. University of Lahore
- 4. Government College University, Lahore
- 5. Sir Syed University of Engineering and Technology
Description
Free space optical (FSO) communication offers huge bandwidth, license-free spectrum and a more secure channel. PIN diodes are normally used for detection, but avalanche photodiodes (APD) are preferred for detecting high-speed FSO signals in many applications. In the case of APD, the noise distribution is input-dependent Gaussian noise (IDGN) rather than input-independent Gaussian noise (IIGN). We investigate the error analysis using on-off keying (OOK) for various detection approaches. This paper proposes a machine learning approach and compares its performance with soft and hard decisions. Soft values in the case of IDGN and IIGN are derived, and the optimum and sub-optimum detection thresholds are evaluated. The proposed novel ML approach shows better performance gains than the other approaches. It is also demonstrated that the IDGN model should have an optimum detection and achieve a gain of 2.5[dB] and about 1[dB] at $\lambda $ = 0[dB] and $\lambda $ = 10[dB], respectively. Experimental results are plotted for the FSO channel data, and a model fit curve is plotted using the ML approach.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يوفر الاتصال البصري للمساحة الحرة (FSO) نطاقًا تردديًا ضخمًا وطيفًا بدون ترخيص وقناة أكثر أمانًا. عادة ما تستخدم الثنائيات الدبوسية للكشف، ولكن يفضل استخدام الثنائيات الضوئية الانهيارية (APD) للكشف عن إشارات FSO عالية السرعة في العديد من التطبيقات. في حالة APD، يكون توزيع الضوضاء هو الضوضاء الغاوسية المعتمدة على المدخلات (IDGN) بدلاً من الضوضاء الغاوسية المستقلة عن المدخلات (IIGN). نقوم بالتحقيق في تحليل الأخطاء باستخدام مفتاح التشغيل/الإيقاف (OOK) لمناهج الكشف المختلفة. تقترح هذه الورقة نهجًا للتعلم الآلي وتقارن أدائه بالقرارات الناعمة والصعبة. يتم اشتقاق القيم اللينة في حالة IDGN و IIGN، ويتم تقييم عتبات الكشف المثلى ودون المثلى. يُظهر نهج غسل الأموال الجديد المقترح مكاسب أداء أفضل من النهج الأخرى. ثبت أيضًا أن نموذج IDGN يجب أن يكون له اكتشاف مثالي ويحقق ربحًا قدره 2.5[ديسيبل] وحوالي 1[ديسيبل] عند $\lambda $= 0[ديسيبل] و $\lambda $= 10[ديسيبل]، على التوالي. يتم رسم النتائج التجريبية لبيانات قناة FSO، ويتم رسم منحنى ملاءمة النموذج باستخدام نهج ML.Translated Description (French)
La communication optique en espace libre (FSO) offre une bande passante énorme, un spectre sans licence et un canal plus sécurisé. Les diodes PIN sont normalement utilisées pour la détection, mais les photodiodes à avalanche (APD) sont préférées pour détecter les signaux FSO à grande vitesse dans de nombreuses applications. Dans le cas de l'APD, la distribution du bruit est le bruit gaussien dépendant de l'entrée (IDGN) plutôt que le bruit gaussien indépendant de l'entrée (IIGN). Nous étudions l'analyse des erreurs à l'aide de la clé marche-arrêt (OOK) pour diverses approches de détection. Cet article propose une approche d'apprentissage automatique et compare ses performances avec des décisions douces et dures. Les valeurs souples dans le cas de l'IDGN et de l'IIGN sont dérivées, et les seuils de détection optimaux et sous-optimaux sont évalués. L'approche novatrice proposée en matière de BC montre de meilleurs gains de performance que les autres approches. Il est également démontré que le modèle IDGN devrait avoir une détection optimale et atteindre un gain de 2,5[dB] et environ 1[dB] à $ \lambda $ = 0[dB] et $ \lambda $ = 10[dB], respectivement. Les résultats expérimentaux sont tracés pour les données du canal FSO, et une courbe d'ajustement du modèle est tracée à l'aide de l'approche ML.Translated Description (Spanish)
La comunicación óptica de espacio libre (FSO) ofrece un gran ancho de banda, espectro sin licencia y un canal más seguro. Los diodos PIN se utilizan normalmente para la detección, pero se prefieren los fotodiodos de avalancha (APD) para detectar señales FSO de alta velocidad en muchas aplicaciones. En el caso de APD, la distribución de ruido es ruido gaussiano dependiente de la entrada (IDGN) en lugar de ruido gaussiano independiente de la entrada (IIGN). Investigamos el análisis de errores utilizando la clave de encendido-apagado (OOK) para varios enfoques de detección. Este documento propone un enfoque de aprendizaje automático y compara su rendimiento con decisiones fáciles y difíciles. Se derivan valores blandos en el caso de IDGN e IIGN, y se evalúan los umbrales de detección óptimos y subóptimos. El nuevo enfoque de ML propuesto muestra mejores ganancias de rendimiento que los otros enfoques. También se demuestra que el modelo IDGN debe tener una detección óptima y lograr una ganancia de 2.5[dB] y aproximadamente 1[dB] a $\lambda $ = 0[dB] y $\lambda $ = 10[dB], respectivamente. Los resultados experimentales se trazan para los datos del canal FSO, y se traza una curva de ajuste del modelo utilizando el enfoque ML.Files
10021311.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:771338d9911e7f4510458902b5cdfce5
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحليل الأخطاء في نظام اتصالات المساحة الحرة باستخدام التعلم الآلي
- Translated title (French)
- Analyse des erreurs du système de communication en espace libre à l'aide de l'apprentissage automatique
- Translated title (Spanish)
- Análisis de errores del sistema de comunicación de espacio libre mediante aprendizaje automático
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4317496768
- DOI
- 10.1109/access.2023.3238099
References
- https://openalex.org/W1980917303
- https://openalex.org/W2002128215
- https://openalex.org/W2020157018
- https://openalex.org/W2030647902
- https://openalex.org/W2033961376
- https://openalex.org/W2043668270
- https://openalex.org/W2093717582
- https://openalex.org/W2123626460
- https://openalex.org/W2150683908
- https://openalex.org/W2159917432
- https://openalex.org/W2257568979
- https://openalex.org/W2316262993
- https://openalex.org/W2343136273
- https://openalex.org/W2390017294
- https://openalex.org/W2507937507
- https://openalex.org/W2561762837
- https://openalex.org/W26600685
- https://openalex.org/W2734408173
- https://openalex.org/W2736068844
- https://openalex.org/W2803831388
- https://openalex.org/W2807547851
- https://openalex.org/W2919115771
- https://openalex.org/W2943852923
- https://openalex.org/W2945075118
- https://openalex.org/W2963385530
- https://openalex.org/W2964324349
- https://openalex.org/W2966762357
- https://openalex.org/W2972629664
- https://openalex.org/W2989663602
- https://openalex.org/W2997574889
- https://openalex.org/W3008666815
- https://openalex.org/W3011730771
- https://openalex.org/W3013283900
- https://openalex.org/W3015658753
- https://openalex.org/W3036589489
- https://openalex.org/W3041175086
- https://openalex.org/W3095341737
- https://openalex.org/W3101086490
- https://openalex.org/W3103802018
- https://openalex.org/W3113307201
- https://openalex.org/W3130044217
- https://openalex.org/W3131821511
- https://openalex.org/W3138399983
- https://openalex.org/W3163817752
- https://openalex.org/W3166696780
- https://openalex.org/W3174434204
- https://openalex.org/W3186131558
- https://openalex.org/W3192972066
- https://openalex.org/W3208621193
- https://openalex.org/W4210313709
- https://openalex.org/W4224268680
- https://openalex.org/W4224308607
- https://openalex.org/W4225281030
- https://openalex.org/W4231109964
- https://openalex.org/W4285118548
- https://openalex.org/W4285245492
- https://openalex.org/W4285719527
- https://openalex.org/W4313255413
- https://openalex.org/W571270299