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Enregistrement W2147044713 · doi:10.1109/tvt.2002.804841

Adaptive asymmetric linearization of radio over fiber links for wireless access

2002· article· en· W2147044713 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of CalgaryToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear distortionRadio over fiberTelecommunications linkCompensation (psychology)Electronic engineeringDistortion (music)Computer scienceLinearizationWirelessSIGNAL (programming language)Nonlinear systemTelecommunicationsEngineeringBandwidth (computing)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biggest concern in the use of radio-over-fiber (ROF) links in wireless access is their limited dynamic range due to nonlinear distortion (NLD). In this paper, a higher order adaptive filter based nonlinearity compensation scheme is proposed. Pre-compensation is done for the downlink while post-compensation is done for the uplink to result in asymmetry with respect to complexity. This centralized signal processing is attractive in that it keeps the remote unit simple. Accurate measurements of ROF link parameters are not required with this approach because the filters are adapted from the distortion of the input/output base band signal. This technique also facilitates fast tracking of modifications and drifts in the link characteristics. Measurements and simulation results show that gradually saturating amplitude nonlinearity can be adequately linearized with some backoff from the clipping limit. A 42% backoff is required for pre-compensation to protect the laser while only a 16.7% backoff is required for post-compensation. Phase pre-compensation is accomplished with a higher accuracy than phase post-compensation.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
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