PMD test method in the fiber link with optical amplifier
Notice bibliographique
Résumé
To learn the surrounding conditions in the fiber link and its effect on PMD, and to provide the first-hand design basis, we have carried out the data observation of PMD in a fiber link for a long time. We have tested the first-order and second-order PMD. The fiber tested is the G652 fiber produced by Corning Co. of USA, and the testing distance is 1000km; n segments of same fibers are linked into one, and n equals to 40, that is to say, the length of every segment is 25km; for the requirement of dispersion compensation in the high-speed and long distance fiber optical communication system, one fiber grating dispersion compensator is added in the place of every 200km, and there are five compensators; one EDFA is added in the place of every 100km, and there are eleven EDFA. The result suggests that, with the increase of length of fiber link, the distribution of PMD intends to be stable, that is, with the number n increasing, the relative error of PMD becomes less. The testing methods are the Jones matrix eigenanalysis technique and interference technique. HP8509B fiber polarization analyzer of Agilent in USA is used for measuring instrument of the Jones matrix eigenanalysis technique; FPMD-5600 Femtosecond PMD Analyzer of EXFO in Canada is used for measuring instrument of interference technique. The difference between these two testing methods is analyzed. With the Jones matrix eigenanalysis technique, fibers of 1000km are inspected through 48 hours, and the result suggests that, at nine o'clock in the morning, PMD reaches the maximum, at nine o'clock in the evening, it reaches the minimum, during other time, its change is very little. So it can be concluded that, PMD in the long distance fiber link is affected by temperature of the lab. Stress testing is carried in the ultra-short fiber (less than one meter). PMD has no obvious change in the range of stress which can be endured by the fiber.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».