【摘 要】
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ThisLetterinvestigatestheperformanceofthetwo-waymulti-hopsystemforunderwateropticalwirelesscommunications.Withthedecode-and-forward(DF)relaying,thetwo-waymulti-hopsystemismodeled,wheretheeffectsofabsorption,scattering,andoceanicturbulencearealltakenintoac
【机 构】
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SchoolofInformationandCommunicationEngineering,DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,China
【出 处】
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ChineseOpticsLetters
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ThisLetterinvestigatestheperformanceofthetwo-waymulti-hopsystemforunderwateropticalwirelesscommunications.Withthedecode-and-forward(DF)relaying,thetwo-waymulti-hopsystemismodeled,wheretheeffectsofabsorption,scattering,andoceanicturbulencearealltakenintoaccount.Anexactclosed-formexpressionforoutageprobabilityisderivedundertheassumptionthattheoceanicturbulenceobeysalog-normaldistribution.Numericalresultsdemonstratetheimpactsofvariousparametersontheoutageperformanceandindicatethatthetwo-waymulti-hopsystemsignificantlyimprovestheperformanceincomparisontoboththeone-waymulti-hopsystemandthetwo-waytwo-hopsystem.
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Alightpurplishredsapphireisheattreatedinanairtightcrucible.Thesamplechangeslittleincolorafterreceivingheattreatmentat1100°C,butturnstolightblueandblueafterbeingtreatedat1200°Cand1300°C,respectively.Beforeheating,theUV-VISabsorptionspectraofthesamplearedom
WereportasimpleNd:YAGlaserthatemitsradiallypolarizedbeamwithhelicalwavefront.Thelasercavityconsistsofapieceoflasercrystalandaplaneoutputcoupler,andthereisnoadditionalpolarizationcomponentinsideit.Thepumplightisconvertedintoannularprofilethroughde-focalcou
基于深度学习的目标检测方法是当前计算机视觉领域的研究热点,但在小目标的检测问题上,基于深度学习的检测器存在较多的漏检。高光谱图像的每个像元包含了物质的光谱信息,能够提升小目标的检测率。然而,高光谱图像的相邻波段相关性高,需要从中选取具备代表性的波段以降低计算冗余。为此,提出了一种高光谱小目标检测模型,使用径向基激活函数(RBAF)进行光谱筛选与目标检测。具体而言,针对高光谱图像波段冗余的特点,利用RBAF设计注意力机制进行光谱维的特征筛选;针对小目标纹理模糊,相对于背景不显著的特点,先对输入图像进行分辨率
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