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Enregistrement W2019287523 · doi:10.1364/oe.19.007451

Zero-guard-interval coherent optical OFDM with overlapped frequency-domain CD and PMD equalization

2011· article· en· W2019287523 sur OpenAlexaff
Chen Chen, Qunbi Zhuge, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingGuard intervalCyclic prefixComputer sciencePolarization mode dispersionElectronic engineeringFast Fourier transformPolarization-division multiplexingAlgorithmEqualization (audio)Bit error rateFrequency domainChannel (broadcasting)OpticsTelecommunicationsPhysicsSignal processingOptical fiberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new channel estimation/equalization algorithm for coherent OFDM (CO-OFDM) digital receivers, which enables the elimination of the cyclic prefix (CP) for OFDM transmission. We term this new system as the zero-guard-interval (ZGI)-CO-OFDM. ZGI-CO-OFDM employs an overlapped frequency-domain equalizer (OFDE) to compensate both chromatic dispersion (CD) and polarization mode dispersion (PMD) before the OFDM demodulation. Despite the zero CP overhead, ZGI-CO-OFDM demonstrates a superior PMD tolerance than the previous reduced-GI (RGI)-CO-OFDM, which is verified under several different PMD conditions. Additionally, ZGI-CO-OFDM can improve the channel estimation accuracy under high PMD conditions by using a larger intra-symbol frequency-averaging (ISFA) length as compared to RGI-CO-OFDM. ZGI-CO-OFDM also enables the use of ever smaller fast Fourier transform (FFT) sizes (i.e. <128), while maintaining the zero CP overhead. Finally, we provide an analytical comparison of the computation complexity between the conventional, RGI- and ZGI- CO-OFDM. We show that ZGI-CO-OFDM requires reasonably small additional computation effort (~13.6%) compared to RGI-CO-OFDM for 112-Gb/s transmission over a 1600-km dispersion-uncompensated optical link.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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