Optimal power allocation in nonlinear MDM‐WDM systems using Gaussian noise model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mode‐division multiplexing (MDM) using few‐mode fibre (FMF) has received increasing attention to address the exponential growth of data traffic in long‐haul optical communication systems. Also, combining the MDM with wavelength‐division multiplexing (WDM) is a promising approach for dramatically growing the transmission capacity in such systems. However, a major barrier in this regard is the FMF nonlinear effects, which can significantly reduce the link performance. In this paper, in order to alleviate the FMF nonlinear effects, we focus on power allocation in FMF links by optimizing the input power of each optical WDM channel of each spatial mode, which leads to maximizing the total capacity transmission and also the minimum signal to noise ratio (SNR) margin. The FMF nonlinearity has been already modelled as the Gaussian noise (GN) for which no closed‐form formulation has been developed so far. Here, we derive a closed‐form GN model for this problem and verify it by comparing with the integral‐form GN model and split‐step Fourier method. In this approach, an optimal power is independently determined for each channel of each mode by optimizing a capacity maximization and a minimum SNR margin maximization problem in convex forms. The performance of different links including the single mode fibre‐WDM, MDM‐single channel, and MDM‐WDM are compared using computer simulations. These systems are comprehensively investigated in equal/non‐equal required SNR as well as flat/non‐flat amplifier gain scenarios. It is shown that optimized power allocation to each channel of each mode has a significant enhancement in the minimum SNR margin maximization scheme compared to the best equal power allocation. Furthermore, this improvement is much more in non‐equal required SNR and the non‐flat amplifier gain scenarios, showing the efficiency of the established approach in practical communication links.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».