In-Band Power Ripple Detection and Localization Using Longitudinal Power Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Optical performance monitoring has undergone a significant transformation with the advent of longitudinal power profile estimation (PPE), enabling advanced monitoring of signal and transmission link characteristics using only the received signal at the receiver side. As modern optical networks operate with higher symbol-rate signals, they require more extensive and accurate monitoring for effective management and optimized performance through just-enough margin systems. This paper presents the application of PPE for in-band power ripple (IPR) monitoring, demonstrating its effectiveness in detecting and localizing spectral variations. Two PPE-based techniques are introduced: sub-band PPE, which estimates spectral power within digital sub-bands to achieve higher granularity in signal power estimation, and reference-sweeping PPE, which adapts reference waveforms to match distortion patterns. While sub-band PPE allows precise detection of IPR with arbitrary shapes at the expense of spatial resolution, reference-sweeping PPE enhances efficiency by eliminating the need for deconvolution and reducing the number of estimation points when the IPR shape is approximated by a simple form. Simulation and experimental validation confirm the effectiveness of these approaches in high-baud-rate systems. This enables more accurate transmission quality assessment, facilitates rapid fault detection and localization, and further improves PPE performance, contributing to enhanced optical network reliability and efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».