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Enregistrement W3011661351 · doi:10.1109/jlt.2020.2982378

Experimental Demonstration of 600 Gb/s Net Rate PAM4 Transmissions over 2 km and 10 km with a 4-λ CWDM TOSA

2020· article· en· W3011661351 sur OpenAlexaff
Zhenping Xing, Meng Xiang, Eslam El‐Fiky, Xueyang Li, Md. Ghulam Saber, Luhua Xu, Ping-Chiek Koh, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBit error rateTransmitterSymbol rateWavelength-division multiplexingElectronic engineeringIntersymbol interferencePulse-amplitude modulationModulation (music)Equalization (audio)Transmission (telecommunications)Forward error correctionPhysicsComputer scienceOpticsTelecommunicationsWavelengthEngineeringPulse (music)DetectorChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose to introduce a controlled amount of inter-symbol interference (ISI) during pulse shaping in a high symbol rate intensity modulation direct detection (IM/DD) system to increase the alternating current (AC) power of the received electrical signal after photo-detection and transimpedance amplification. We experimentally demonstrate high-speed 4-level pulse amplitude modulation (PAM4) transmissions with a 4-λ coarse wavelength division multiplexing (CWDM) transmitter optical sub-assembly (TOSA) using the proposed scheme. The intentionally introduced ISI is mitigated using either transmitter-side Tomlinson Harashima precoding (THP) or receiver-side feed forward equalization (FFE) aided with a 2-tap post filter and maximum likelihood sequence estimation (MLSE). Both methods enable 4 × 81 Gbaud PAM4 transmission over 2 km of single mode fiber (SMF), with a bit error rate (BER) below the 7% overhead hard-decision forward error correction (HD-FEC) threshold of 3.8 × 10-3, which corresponds to a net rate of >600 Gb/s. We also explore the limit of our system at 10 km. The result shows that an aggregated net rate of 600 Gb/s excluding the HD-FEC overhead can still be achieved by loading different symbol rates onto different wavelength channels.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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