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Enregistrement W4392472153 · doi:10.1364/ol.517409

Extending the reach of multi-core fiber via Voronoi constellations with concatenated multilevel coding

2024· article· en· W4392472153 sur OpenAlexaff
Can Zhao, Bin Chen, Yi Lei, Shen Li, Jiaqi Cai, Daohui Hu, Wenkai Fang, Lin Sun

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoding (social sciences)Voronoi diagramConstellationComputer scienceCore (optical fiber)FiberMathematicsTelecommunicationsMaterials sciencePhysicsStatisticsComposite materialGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Letter proposes a novel, to the best of our knowledge, coded modulation scheme for randomly coupled multi-core fiber (RC-MCF) via multidimensional (MD) constellation with concatenated two-level multilevel coding (MLC). In the proposed system, the 16-dimensional (16D) Voronoi constellation (VC), naturally fitting with the 16 degrees of freedom of a four-core fiber (two quadratures, two polarizations, and four cores), is generated by a latticed-based shaping method to provide higher shaping gains. Moreover, combining it with the concatenated two-level MLC can further achieve better performance-complexity trade-off. It is demonstrated by simulation results of long-haul multi-channel RC-MCF transmission that the proposed coded modulation scheme for four-core fiber transmission offers 77% reduction in the number of decoding operations and up to 21% (585 km) reach increase over the conventional bit-interleaved coded modulation scheme for quadrature amplitude modulation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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