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Enregistrement W2089428086 · doi:10.5539/cis.v7n2p56

Phase Noise Jitter Synchronization for Coherent Optical OFDM via Pilot-Data-Aided and Wiener Filter

2014· article· en· W2089428086 sur OpenAlexvenueno aff
Jean Temga, Mahamadou Hamidine, Carine H. Maiawe

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHuazhong University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuadrature amplitude modulationQAMMean squared errorMinimum mean square errorWiener filterOrthogonal frequency-division multiplexingComputer scienceModulation (music)Phase noiseEstimatorAlgorithmBit error rateElectronic engineeringMathematicsStatisticsPhysicsAcousticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

modulation (M-QAM) coherent optical orthogonal frequency division multiplexing (CO-OFDM) signal employing a unique pilot’s system design, Feed forward maximum likelihood phase estimator as well as Wiener filter-type Minimum Mean square error (MMSE) interpolator. The wiener filter relies upon Kolmogorov type to interpolate the estimated phase noise with M taps. A 20 Gb/s CO-OFDM via 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM then 256-QAM modulation is applied as simulation model in Optisystem. System efficiency is evaluated throughout phase root mean square error (RMSE) calculated in degree. A comparative investigation of four different modulation techniques found that 4-QAM performs with good RMSE versus the rest of square M-QAM. A free-noise receiver, a pilot aided feed forward maximum likelihood (PA-FF-ML) receiver and a PA-FF-ML with MMSE (PA-FF-ML-MMSE) are compared. PA-FF-ML-MMSE exhibited superior performance rather than receiver using just PA-FF-ML.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2014
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