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Enregistrement W1977759615 · doi:10.1364/ao.45.006812

Analysis and comparison of impairments in differential phase-shift keying and on-off keying transmission systems based on the error probability

2006· article· en· W1977759615 sur OpenAlexaff
Xianming Zhu, Xun Li

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeyingPhase-shift keyingBit error rateDifferential phaseNoise (video)Transmission (telecommunications)Phase noiseOpticsAmplitude and phase-shift keyingPhysicsDispersion (optics)Nonlinear systemTelecommunicationsElectronic engineeringMathematicsComputer scienceDecoding methodsEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of nonlinear phase noise in dispersion-managed optical transmission systems is studied. The variance of the nonlinear phase noise in systems based on differential phase-shift keying (DPSK) in the presence of dispersion is examined analytically, and a semianalytical expression to calculate the error probability including intrachannel four-wave mixing, linear phase noise, and nonlinear phase noise for systems based on DPSK is derived. In addition, for the on-off keying (OOK) format, the formula for the error probability including amplified spontaneous emission noise and intrachannel nonlinear effects has been given. On the basis of the semianalytical expressions, we have compared the error probability of systems based on DPSK and OOK, and the results show that, to reach a given bit error rate of 10(-9) for a specific long-haul system, the difference between the signal-to-noise ratio required by the DPSK format and that required by the OOK format is around 6 dB for the launch power of 0 dBm, and the difference becomes larger as the launch power increases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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