Correlation Between Peak-to-Average Power Ratio and Four-Wave Mixing in Optical OFDM Systems
Notice bibliographique
Résumé
Coherent optical orthogonal frequency-division multiplexed (OFDM) systems have been shown to be vulnerable to fiber nonlinearity, four-wave mixing (FWM) in particular. Consequently, transmission of OFDM symbols with a low peak-to-average power ratio (PAR) is widely recommended. In this paper, we examine the correlation between PAR and the intensity of light generated through FWM for two different systems. It is demonstrated that the two quantities are strongly correlated in the region of high PAR values and, furthermore, OFDM symbols with very large PAR are likely to induce unusually strong FWM noise. On the other hand, the correlation is less pronounced for moderate PAR values, especially in the presence of a large amount of uncompensated fiber dispersion. Selective mapping (SLM), a simple coding method to avoid high-PAR symbols, is then introduced and its impact on the overall FWM generation process is analyzed. It is shown that such a reshaping of the PAR distribution eliminates undesirable bursts of FWM-induced noise, enhancing the overall system tolerance to fiber nonlinearity at a very small sacrifice in data rate. A concatenation of SLM with a previously proposed nonlinearity compensation scheme is also investigated. It is demonstrated that the benefits provided by the two methods can be easily combined, leading to further performance improvements.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».