Software-Defined Fiber Optic Communications for Ultrahigh-Speed Optical Pulse Transmission Systems
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the cognitive dynamic system (CDS) as the brain of software defined optical communications systems (SDOCS). The cyber processing layer of smart SDOCS based on CDS can be a good solution to control quality of transmission (QoT) by cognitive symbol decision-making and finding the best trade-off between transmission reach and capacity in nonlinear SDOCS. We modify the perceptor of CDS so that the posterior can be extracted directly without using the Bayesian equation to obtain a significant reduction of the CDS complexity. The low-complexity and simple algorithmic design of the proposed cognitive decision making (CDM) can make it suitable for SDOCS applications since CDS does not require the previous knowledge of the fiber optic transmission system parameters. Then, we experimentally demonstrate the performance enhancement of ultrahigh-speed optical pulse transmission system upgraded with the preceptor of CDS as the proof-of-concept of SDOCS. Experimental results show ∼1.3 dB enhancement in Q-factor for a 1.28 Tbaud (10 Gbaud × 128 OTDM) fiber optic system with polarization-multiplexed 64 quadrature amplitude modulation (QAM) at 15 Tbit/s data rate over a 150 km long fiber link. The CDS provides good reliability over system disturbances such as clock recovery intolerance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».