Effect of encoder–decoder mismatch due to wavelength and time misalignments on the performance of two-dimensional wavelength–time optical code-division multiple access systems
Notice bibliographique
Résumé
We examine the effects of encoder and decoder mismatch due to wavelength and time chip misalignments on the bit-error rate (BER) performance of two-dimensional (2D) wavelength--time optical code-division multiple access systems. We investigate several instances of misalignment in the desired user encoder and decoder as well as in the interfering user encoders. Our simulation methodology can be used to analyze any type of 2D wavelength--time code family as well as probability distribution for misalignment. For illustration purposes, we consider codes generated by use of the depth-first search algorithm and a Gaussian distribution for the misalignment. Our simulation results show that, in the case of a misalignment in either wavelength or time chip, the variance of the distribution for the misalignment must be below 0.01 for the corresponding degradation in the BER system's performance to be less than 1 order of magnitude compared with that when there is no mismatch between the encoders and decoders. The tolerances become even more strict when misalignments in both wavelength and time chips are considered. Furthermore, our results show that the effect of misalignment in wavelength (time chips) is the same regardless of the number of wavelengths (time chips) used in the codes.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».