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Enregistrement W4312686512 · doi:10.1109/jlt.2022.3227006

Practical Considerations in Direct Detection Under Tukey Signalling

2022· article· en· W4312686512 sur OpenAlexaff
Amir Tasbihi, Frank R. Kschischang

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersymbol interferenceQuadrature amplitude modulationDetectorComputer scienceDuty cycleRobustness (evolution)Electronic engineeringAlgorithmDetection theoryTelecommunicationsBit error ratePower (physics)EngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deliberate introduction of controlled intersymbol interference (ISI) in Tukey signalling enables the recovery of signal amplitude and (in part) signal phase under direct detection, giving rise to significant data rate improvements compared to intensity modulation with direct detection (IMDD). The use of an integrate-and-dump detector makes precise waveform shaping unnecessary, thereby equipping the scheme with a high degree of robustness to nonlinear signal distortions introduced by practical modulators. Signal sequences drawn from star quadrature amplitude modulation (SQAM) formats admit an efficient trellis description that facilitates codebook design and low-complexity near maximum-likelihood sequence detection in the presence of both shot noise and thermal noise. Under the practical (though suboptimal) allocation of a 50% duty cycle between ISI-free and ISI-present signalling segments, at a symbol rate of$50\,$Gbaud and a launch power of$-10\,$dBm the Tukey scheme has a maximum theoretically achievable throughput of$200\,$Gb/s with an (8,4)-SQAM constellation, while an IMDD scheme achieves about$145\,$Gb/s using PAM-8. Note that the two mentioned constellations have the same number of magnitude levels and the difference in throughput is resulting from exploiting phase information under using a complex-valued signal 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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