Channel Power Optimization of WDM Systems Following Gaussian Noise Nonlinearity Model in Presence of Stimulated Raman Scattering
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The impact of interchannel stimulated Raman scattering (SRS) on optimization of channel powers to maximize the minimum channel margin is examined using a discrete Gaussian noise model for the Kerr nonlinearity. The simultaneous consideration of these two nonlinear effects is found to be incompatible with the goal of a convex SNR expression that can be optimized globally. A sequence of convex optimizations is employed to obtain a locally optimal solution, along with a bound on the degree of suboptimality. Optimization results obtained are most accurate for Gaussian-distributed signals, such as probabilistically shaped high-order-modulated signals. In a dispersion-uncompensated 4000-km fiber system utilizing the full C-band with perfect per-span SRS gain compensation, power optimization yields benefits of 0.25 to 2 dB over optimal spectrally flat power allocations. In systems including both C- and L-band, an optimization method that accounts for both SRS and Kerr nonlinearity effects provides a 0.23 to 0.60 dB margin benefit over a method compensating for SRS gain alone. In a system spanning only the C-band, per-span SRS gain compensation is not critical, as the maximum benefit is a 0.14 dB gain in minimum margin for optimized power allocations. By contrast, in a system spanning both C- and L-band, per-span SRS gain compensation provides a gain of up to 1.23 dB with optimized power allocations and larger gains with suboptimal power allocations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle