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Enregistrement W2098368256 · doi:10.1109/jlt.2013.2244847

Low Overhead Intra-Symbol Carrier Phase Recovery for Reduced-Guard-Interval CO-OFDM

2013· article· en· W2098368256 sur OpenAlexaff
Qunbi Zhuge, Mohamed Morsy-Osman, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuard intervalPhase-shift keyingBit error rateQuadrature amplitude modulationPhase noiseSubcarrierOrthogonal frequency-division multiplexingElectronic engineeringAlgorithmComputer scienceSymbol rateTelecommunicationsEngineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose intra-symbol carrier phase recovery (IS-CPR) for reduced-guard-interval (RGI) CO-OFDM in order to compensate for the intra-symbol phase shift (ISPS) between subcarriers that is caused by the dispersion-enhanced phase noise (DEPN). We begin by proposing a pre-emphasized pilot subcarrier (PEPS) approach to reduce the pilot subcarrier overhead for the following IS-CPR algorithms. Then, we show a statistical analysis of the DEPN-induced ISPS between subcarriers within one symbol, which is related to the accumulated chromatic dispersion (CD). Next, three algorithms are proposed for IS-CPR including maximum-likelihood (ML) phase estimation, digital phase-locked loop (DPLL), and feedforward carrier recovery (FFCR) employing either theMth power scheme in case of QPSK modulation or the QPSK partitioning scheme for the 16-QAM case. The performance and complexity of these algorithms are compared. Through simulations, we show that in comparison to conventional common phase error (CPE) compensation, IS-CPR significantly improves the linewidth tolerance at 1 dB signal-to-noise ratio (SNR) penalty for a bit error rate (BER) = 10-3from 300 kHz to 2 MHz for 112 Gb/s systems (28 Gbaud QPSK) at 3200 km transmission distance, and from 70 kHz to 550 kHz for 448 Gb/s (56 Gbaud 16-QAM) systems at 1600 km transmission distance.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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