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Enregistrement W2126190488 · doi:10.1109/glocom.2009.5426102

Evaluation of the Impact of Filter Shape on the Performance of SOA-Assisted SS-WDM Systems Using Parallelized Multicanonical Monte Carlo

2009· article· en· W2126190488 sur OpenAlexaff
Amirhossein Ghazisaeidi, F. Vacondio, Leslie A. Rusch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodWavelength-division multiplexingComputer scienceFilter (signal processing)Electronic engineeringComputational scienceMaterials scienceOptoelectronicsEngineeringMathematicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the impact of the shape of optical filters on the bit error rate (BER) of a multi-channel spectrum-sliced wavelength division multiplexed (SS-WDM) system, incorporating nonlinear semiconductor optical amplifiers (SOA) to suppress the excess intensity noise, using a parallel implementation of Multicanonical Monte Carlo (MMC) algorithm. Both the slicing filter (SF) at the transmitter, and the channel selecting filter (CSF) at the receiver are allowed to be independently chosen from a reduced set of filter shapes. BER curves corresponding to a fixed SF bandwidth and bit-rate are traced for various bandwidths of the CSF. Both the single channel case, where the only impairment is the "filtering effect", and the multi-channel case, with crosstalk, are considered. We estimate the achievable spectral efficiency of SOA-assisted SS-WDM passive optical networks (PON) when both SOA-based intensity noise suppression, and forward error correction (FEC) are employed.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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