Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/114118
Título: Clustering-based data detection for spectral signature multiplexing in multispectral camera communication
Autores/as: Moreno, Daniel 
Guerra Yánez, Víctor 
Rufo Torres, Julio Francisco 
Rabadán Borges, José Alberto 
Pérez Jiménez, Rafael 
Clasificación UNESCO: 2209 Óptica
330604 Iluminación eléctrica
331104 Dispositivos electroópticos
Fecha de publicación: 2022
Publicación seriada: Optics Letters 
Resumen: Optical camera communication (OCC) is a promising technology to be used in future wireless communication systems. In this work, a cluster-based data detection procedure is applied to enhance the performance of an OCC system. A multispectral camera is employed to capture the spectral variations in light-emitting diodes (LEDs) caused by temperature. This strategy’s system performance is compared with a system that uses traditional linear methods, such as zero-forcing (ZF) and minimum mean square error (MMSE) equalizers. The findings of this study indicate that an improvement in the bit error rate (BER) can be achieved by applying a clustering approach.
URI: http://hdl.handle.net/10553/114118
ISSN: 0146-9592
DOI: 10.1364/OL.449207
Fuente: Optics Letters [ISSN 0146-9592], v. 47 (5), p. 1053-1056 (2022)
Colección:Artículos
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