Equalization-Enhanced Phase Noise Compensation in Coherent Fiber Receivers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Dispersion uncompensated fiber links are widely used due to their nonlinear benefits. In such links, dispersion requires electronic compensation after down-conversion by the receiver laser. Therefore, laser phase noise inevitably affects the received signal. While, in an optimal receiver, the phase noise should be compensated before dispersion, practical phase estimation is only feasible when dispersion is already compensated. Unfortunately, compensating receiver phase noise after dispersion compensation gives rise to equalization-enhanced phase noise (EEPN), which limits the system's performance, especially for high data rates over long system reaches. In this paper, we demonstrate that EEPN can be mitigated through signal processing. We derive the compensation expression and propose two different compensators depending on the availability of the receiver phase noise. Our study demonstrates that by using a simple time-variant finite impulse response filter, one can effectively compensate for EEPN. The simulation study validates these theoretical findings, revealing improved system performance, including enhanced system reach, optimal launch power, and reduced bit error rate compared to existing EEPN-controlled methods. Importantly, we show that the complexity of our compensators is comparable to existing methods, demonstrating its feasibility for practical implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle