Mitigate the Errors of 5G Backhaul in Radio-over-Fiber (RoF) System
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of fiber systems for transmitting millimeter-wave (MMW) signals has gained significant traction in recent years, particularly for advanced wireless communication applications such as 5G and beyond.This paper explores the integration of wireless and optical networks to enhance performance by reducing the error vector magnitude (EVM) and symbol error rate (SER).The proposed system employs a 2×2 multiple-input multiple-output (MIMO) configuration, which improves coverage and increases capacity through spatial multiplexing.MIMO systems are critical to modern wireless networks, providing superior spectrum and energy efficiency compared to earlier single-input-single-output systems.Following MIMO processing, a millimeter-wave signal is modulated onto the subcarrier using a Mach-Zehnder modulator (MZM).The signal is sent across a (50 and 70)-kilometer optical cable, which boosts data rate and frequency but introduces errors.The proposed method uses a convolutional neural network (CNN) correction to lower these errors and equalize to balance the SER and EVM.VPIphotonics and Python programming are utilized to put the system into practice.The proposed system has a bandwidth of 17 GHz and a data rate of 56.656 Gb/s; the center frequency is 160 GHz with EVM ≈ 3% at the 50 km distance and ≈ 4% at the 70 km fiber channel length.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».