Experimental Study of a novel adaptive decision-directed channel equalizer in 28 GBaud RGI-DP-CO-OFDM transport systems
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Notice bibliographique
Résumé
We report and experimentally investigate the performance of an adaptive decision-directed channel equalizer (ADDCE) in reduced-guard-interval dual-polarization coherent-optical orthogonal-frequency-division-multiplexing (RGI-DP-CO-OFDM) transport systems. ADDCE retrieves an estimation of the phase noise value after an initial decision making stage by extracting and averaging the phase drift of all OFDM sub-channels. Moreover, it updates the channel transfer matrix on a symbol-by-symbol basis. We experimentally compare the performance of the ADDCE and the conventional equalizer (CE) combined with maximum-likelihood (ML) phase noise compensation and inter-subcarrier-frequency-averaging (ISFA) algorithms. The study is conducted at 28 GBaud for RGI-DP-CO-OFDM systems with quadrature-phase-shift-keying (QPSK) and 16 quadrature amplitude modulation (16-QAM) formats. Using ADDCE, zero-overhead laser phase noise compensation is accomplished and the overhead due to training symbol (TSs) insertion is significantly reduced. In addition, ADDCE offers a superior performance over the CE in the presence of synchronization timing errors and residual chromatic dispersion (CD). We also achieve a longer transmission distance than when using the CE. At a forward-error-correction (FEC) threshold of 3.8 × 10−3, using a cumulative overhead of less than 2.6%, transmission distances of 5500 km and 400 km were achieved for the cases of QPSK and 16-QAM RGI-DP-CO-OFDM, respectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle