Nonlinearity Compensation for Next Generation Coherent Optical Fiber Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we focus on digital signal processing (DSP) solutions that can help to combat various sources of nonlinearity in fiber-optic communication systems. Fiber Kerr nonlinearities are widely known to constitute a fundamental limit on the capacity of long-haul optical transmission as they restrict the maximum launch power into the fiber. This effectively limits the maximum optical signal-to-noise ratio (OSNR) that can be achieved in the receiver which in-turn puts a cap on the transmission reach. However, cost-effective DSP-based fiber nonlinearity mitigation schemes for long-haul transmission are yet to be deployed. By employing Volterra analysis of an optical channel comprising multiple spans of single mode fiber (SMF), we develop two solutions to improve the complexity-performance trade-off of Volterra-based nonlinear \nequalization (VNLE). First, we demonstrate that a significant portion of the VNLE filter coefficients are canceled out in the presence of a symmetric dispersion map. \nAdditionally, we propose novel cascade structures for VNLE that are shown to provide substantial complexity reductions compared to the conventional VNLE with linear and nonlinear filters in parallel. Note that other sources of nonlinear distortions can also significantly impair system performance. Recent experiments on transmission \nof high baud-rate optical signal revealed that the back-to-back performance of these systems are highly degraded by pattern-dependent distortion (PDD) which cannot be effectively compensated by linear filtering or static look-up-tables. In order to address these impairments, we developed a family of sequential detection strategies based on hidden Markov modeling of PDD. The proposed solutions are highly configurable to suit the target complexity constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».