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Enregistrement W2430730156 · doi:10.1364/oe.24.002391

Symmetric signal and local oscillator polarization diverse coherent optical receiver

2016· article· en· W2430730156 sur OpenAlexfundno aff
Neda Nabavi, Trevor J. Hall

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLocal oscillatorOpticsPhase-shift keyingPhysicsPolarization (electrochemistry)Polarization mode dispersionDifferential group delayComputer scienceElectronic engineeringPhase noiseAlgorithmBit error rateOptical fiberDecoding methodsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved coherent optical receiver architecture that compensates for a random drift in the state of polarization (SOP) of both the signal and the local oscillator (LO) is presented for the first time. The proposed architecture comprises two conventional coherent optical receiver front-ends in tandem, where the SOP of the LO is first divided into its two orthogonal components and then distributed to each coherent optical receiver front-end module. Two distinct methods of polarization diversity recovery of the modulation based on the MRC technique and an eigenvalue-eigenvector decomposition of the covariance matrix have been used to effectively recover the transmitted signal. The concept is validated by numerical simulations, where a differential quadrature phase-shift keyed (DQPSK) modulated signal with a random time-varying SOP is first generated. After its mixing with a LO also possessing a random time-varying SOP, the algorithms that have been developed are provided with eight input variables to be digitally processed. The constellation diagrams corresponding to the recovered DQPSK modulation obtained using the two polarization diversity methods are presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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