PAPR Reduction and Nonlinearity Mitigation of Optical Digital Subcarrier Multiplexing Systems With a Silicon Photonics Transmitter
Notice bibliographique
Résumé
We propose two low-complexity digital signal processing (DSP) techniques to improve the system performance of digital subcarrier multiplexing (DSCM) optical transmission system with a silicon photonics transmitter. We first analyze the impacts of various transmitter parameters on the system performance of the single carrier system versus the DSCM system. We show quantitatively that the DSCM system suffers from a high peak-to-average power ratio (PAPR) and nonlinear transfer functions that cannot be easily compensated for. Furthermore, using a high-driving-voltage silicon photonics modulator exacerbates this penalty at the transmitter. To combat the performance degradation caused by nonideal transmitters, we propose and demonstrate the functionality of an encoding scheme based on the fast Fourier transform (FFT) to decrease the PAPR of the transmitted DSCM signals. Then a simple and effective pre-mapping technique is proposed to compensate for the nonlinearity from the transmitter. After developing the theory of our proposed approach, both DSP blocks are verified with coherent optical transmission simulations and experiments. Using a 64 GBd 4-bit/s/Hz DSCM signal containing 8 subcarriers transmitted over 43.2 km of standard single-mode fiber (SSMF), the FFT encoding achieves a gain of 3.458 dB in terms of link loss, and the pre-mapping achieves a gain of 0.486 dB when compared to the raw DSCM system, at the HD-FEC bit error rate (BER) threshold of 3.8e-3. We also tested the performance of the system when the two techniques are combined. We found that this led to a power budget increase of 4.159 dB at the HD-FEC threshold. Since the total gain is more than the addition of the two gains from each DSP block, there is a gain enhancement effect between the two proposed algorithms that generates extra gain when implemented together. The proposed transmitter algorithms and the overall schematic is favorable to the implementation of DSCM systems when using silicon-photonics-modulator-based transmitters specifically and coherent transmitters generally.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».