Zobrazeno 1 - 10
of 110
pro vyhledávání: '"Free space laser communication"'
Autor:
Alex Masaea, Martin Kubokale, Amit Krishan Kumar, Rahul R. Kumar, Mansour H. Assaf, Sushil Kumar
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 128662-128676 (2024)
Ground simulation methods have gained significant research attention due to their effectiveness. We propose a ground simulation method for space laser communication with a transmission distance of 53,000 km in free space using the laser as a means of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/66a16daef62b48f1ac107241f5becbb2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 10, Iss 22, p 8136 (2020)
A new paradigm for machine learning-inspired atmospheric turbulence sensing is developed and applied to predict the atmospheric turbulence refractive index structure parameter using deep neural network (DNN)-based processing of short-exposure laser b
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a98bb9f25f954868a1faff2ac9225525
Publikováno v:
Radioengineering, Vol 19, Iss 2, Pp 271-277 (2010)
This paper presents a channel-adaptive video streaming scheme which adjusts video bit rate according to channel conditions and transmits video through a hybrid RF/free space optical (FSO) laser communication system. The design criteria of the FSO lin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/23927585eeed4de695e20cc690c88a4c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 10, Iss 8136, p 8136 (2020)
Applied Sciences
Volume 10
Issue 22
Applied Sciences
Volume 10
Issue 22
A new paradigm for machine learning-inspired atmospheric turbulence sensing is developed and applied to predict the atmospheric turbulence refractive index structure parameter using deep neural network (DNN)-based processing of short-exposure laser b
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c67d232e5b94859d4c3712a8c3ce97f9
https://doi.org/10.3390/app10228136
https://doi.org/10.3390/app10228136
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.