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Enregistrement W4226434157 · doi:10.1109/jlt.2022.3169704

Outage Probability Due to PDL Using Threshold Exceedances: Implications of DD-LMS Equalization and Inter-Channel Fiber Nonlinearities

2022· article· en· W4226434157 sur OpenAlexafffund
John C. Cartledge, Ahmed I. Abd El-Rahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsBit error rateQuadrature amplitude modulationRoot mean squarePhase-shift keyingOpticsPhysicsElectronic engineeringStatisticsEngineeringDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outage probability due to polarization dependent loss (PDL) is estimated using the method of threshold exceedances for a multi-channel transmission model that includes i) decision-directed least-mean-square equalization to partially compensate PDL, ii) the dominant fiber nonlinear effects of cross-phase modulation and cross-polarization modulation, and iii) transceiver noise. The outage probability is defined in terms of the bit-wise achievable information rate (BW-AIR) being less than a threshold value for the generalized mutual information determined by the forward error correcting code rate. The root mean square error between the mean excess function and a theoretical fit to it is used for the critical step of determining the threshold below which the BW-AIR data is represented by the generalized Pareto distribution. The applicability of the method of threshold exceedances is demonstrated for 32 Gbaud, dual-polarization 64-ary quadrature amplitude modulation with a uniform constellation.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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