Combined PMD-PDL effects on BERs in simplified optical systems: an analytical approach
Notice bibliographique
Résumé
A new analytical evaluation of polarization-induced error probability for optical systems consisting of both PMD and PDL is presented. Using a simplified model containing a lumped PMD-PDL fiber, an amplifier with ASE noise, an idealized optical filter, and an electrical filter with integrate-and-dump response, a closed-form of the probability density of the filtered current is obtained. This allows us to evaluate the BER affected by the PMD and PDL. Based on this, two polarization related effects, i.e., the PMD and PDL directional coupling and the polarization-induced intersymbol interference (ISI), are studied. We show that the PMD and PDL directional coupling can be strongest when the PMD vector perpendicularly correlates with both the PDL vector and the input signal polarization in the 3D Stokes space. Besides, its impact on bit-error-rate (BER) strongly depends on the PDL value. We also find that, for an optical system with realistic parameters, the impact of polarization-induced ISI on the BER is mostly caused by the two closest neighbors of the desired bit. Related with these two polarization effects is the PMD value fluctuation. Large PMD value variation can play an overwhelming role in impairing the optical performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».