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Enregistrement W2794399848 · doi:10.1109/lpt.2018.2813164

PDL Impact on Linearly Coded Digital Phase Conjugation Techniques in CO-OFDM Systems

2018· article· en· W2794399848 sur OpenAlexafffund
Sunish Kumar Orappanpara Soman, Abdelkerim Amari, Octavia A. Dobre, R. Venkatesan

Notice bibliographique

RevueIEEE Photonics Technology Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingOrthogonal polarization spectral imagingPolarization (electrochemistry)MultiplexingElectronic engineeringPhase (matter)Computer scienceOutage probabilityOpticsTopology (electrical circuits)MathematicsPhysicsTelecommunicationsEngineeringFadingDecoding methodsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the impact of polarization-dependent loss (PDL) on the linearly coded digital phase conjugation (DPC) techniques in coherent optical orthogonal frequency-division multiplexing superchannel systems. We consider two DPC approaches: one uses orthogonal polarizations to transmit the linearly coded signal and its phase conjugate, while the other uses two orthogonal time slots of the same polarization. We compare the performances of these DPC approaches by considering both aligned- and statistical-PDL models. The investigation with an aligned-PDL model indicates that the latter approach is more tolerant to PDL-induced distortions when compared with the former. Furthermore, the study using the statistical-PDL model shows that the outage probability of the latter approach tends to zero at a root mean square PDL value of 3.6 dB. On the other hand, the former shows an outage probability of 0.63 for the same PDL value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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