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Enregistrement W2526104278 · doi:10.1364/oe.24.023531

Trellis-based feed-forward carrier recovery for coherent optical systems

2016· article· en· W2526104278 sur OpenAlexaff
Mahdi Zamani, Hossein Najafi, Demin Yao, Jeebak Mitra, Xuefeng Tang, Chuandong Li, Zhuhong Zhang

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePhase noiseQuadrature amplitude modulationModulation (music)OpticsNoise (video)Transmission (telecommunications)Electronic engineeringPhase modulationTrellis (graph)Bit error rateAlgorithmTelecommunicationsChannel (broadcasting)PhysicsDecoding methodsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An efficient trellis-based phase noise mitigation algorithm is proposed to highly improve the performance of coherent transmission systems, especially in high order modulation formats. The proposed method targets the coherent optical systems where the performance is limited by various sources of phase noise including laser line-width, fiber non-linearity, and phase noise induced by phase-locked loop. Considering hardware limitations of ultra-high data rate processing in optical systems, a hardware-efficient parallelized and pipelined architecture is utilized. Experimental results in 200 Gb/s DP-16QAM co-propagated with 10-G channels demonstrate significant performance improvement over other existing methods.

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)0,000
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 enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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