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Enregistrement W3211826625 · doi:10.1364/oe.440115

Experimental demonstrations of DSP-enabled flexibility, adaptability and elasticity of multi-channel >72Gb/s over 25 km IMDD transmission systems

2021· article· en· W3211826625 sur OpenAlexaff
Wei Jin, Zhuqiang Zhong, Shan Jiang, Jiaxiang He, Su Hu, D. Chang, R. P. Giddings, Yanhua Hong, Xianqing Jin, Maurice O’Sullivan, Tim Durrant, J. Trewern, G. Mariani, Jianming Tang

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensCiena (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundLlywodraeth Cymru
Mots-clésAdaptabilityDigital signal processingOrthogonal frequency-division multiplexingElectronic engineeringComputer scienceChannel (broadcasting)Elasticity (physics)Flexibility (engineering)Transmission (telecommunications)Digital filterFilter (signal processing)Computer hardwareTelecommunicationsEngineeringMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DSP-enabled multi-channel aggregation techniques are promising for cost-effectively improving the flexibility, adaptability and elasticity of fronthaul transport networks. By utilizing orthogonal digital filtering in multi-channel aggregation in IMDD transmission systems, two DSP-enabled matching filter (MF)-free multi-channel aggregation techniques respectively based on SSB OFDM and orthogonal DSB OFDM have been reported; however, the SSB (DSB) technique has a drawback of relatively high digital filter DSP complexity (reduced adaptability to physical layer system characteristics). To effectively overcome these drawbacks associated with these two techniques, in this paper, a DSP-enabled MF-free adaptively variable SSB/DSB OFDM multi-channel aggregation technique is proposed and experimentally demonstrated, in which >72Gb/s@25 km IMDD transmissions have been achieved. This work also evaluates, for the first time, the flexibility, adaptability, and elasticity of the orthogonal digital filtering-enabled multi-channel aggregation techniques. The results show that the proposed technique not only maintains the SSB technique’s excellent adaptability but also possesses the DSB technique’s low digital filter DSP complexity features.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,781

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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