Littérature scientifique sur le sujet « Nonlinearity equalization »
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Articles de revues sur le sujet "Nonlinearity equalization"
Golani, Ori, Meir Feder et Mark Shtaif. « Equalization Methods for Out-of-Band Nonlinearity Mitigation in Fiber-Optic Communications ». Applied Sciences 9, no 3 (2 février 2019) : 511. http://dx.doi.org/10.3390/app9030511.
Texte intégralChen, Yuanjie. « Blind equalization with criterion with memory nonlinearity ». Optical Engineering 31, no 6 (1992) : 1200. http://dx.doi.org/10.1117/12.57519.
Texte intégralChen, Qianwen, Xiong Chen, David J. Pommerenke et Ming Yu. « Balanced Intermodulation Reference With Flat Frequency Response Using Nonlinearity Equalization ». IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility 62, no 6 (décembre 2020) : 2634–37. http://dx.doi.org/10.1109/temc.2020.2981462.
Texte intégralMiao, Pu, Weibang Yin, Hui Peng et Yu Yao. « Study of the Performance of Deep Learning-Based Channel Equalization for Indoor Visible Light Communication Systems ». Photonics 8, no 10 (18 octobre 2021) : 453. http://dx.doi.org/10.3390/photonics8100453.
Texte intégralRuqi Zhang, Ruqi Zhang, Jianfeng Li Jianfeng Li, Zhitong Huang Zhitong Huang et Yuefeng Ji Yuefeng Ji. « Adaptive frequency domain pre-equalization for white-LED nonlinearity in OFDM-based visible light communication systems ». Chinese Optics Letters 13, no 7 (2015) : 072302–72305. http://dx.doi.org/10.3788/col201513.072302.
Texte intégralKumar Orappanpara Soman, Sunish. « A tutorial on fiber Kerr nonlinearity effect and its compensation in optical communication systems ». Journal of Optics 23, no 12 (22 novembre 2021) : 123502. http://dx.doi.org/10.1088/2040-8986/ac362a.
Texte intégralSiuzdak, Jerzy. « Comparison of the Nonlinear Dynamic Pre- and Post-LED Equalization ». Sensors 22, no 5 (24 février 2022) : 1782. http://dx.doi.org/10.3390/s22051782.
Texte intégralScarano, Gaetano, Andrea Petroni, Mauro Biagi et Roberto Cusani. « Blind Fractionally Spaced Channel Equalization for Shallow Water PPM Digital Communications Links ». Sensors 19, no 21 (23 octobre 2019) : 4604. http://dx.doi.org/10.3390/s19214604.
Texte intégralAsif, Rameez, Rabeea Basir et Ramshah Ahmad. « Signal Processing Algorithms for Down-Stream Traffic in Next Generation 10 Gbit/s Fixed-Grid Passive Optical Networks ». Advances in OptoElectronics 2014 (22 juin 2014) : 1–4. http://dx.doi.org/10.1155/2014/296781.
Texte intégralMauda, R., et M. Pinchas. « 16QAM Blind Equalization via Maximum Entropy Density Approximation Technique and Nonlinear Lagrange Multipliers ». Scientific World Journal 2014 (2014) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2014/548714.
Texte intégralThèses sur le sujet "Nonlinearity equalization"
Benammar, Bouchra. « Formes d'ondes avancées et traitements itératifs pour les canaux non linéaires satellites ». Phd thesis, Toulouse, INPT, 2014. http://oatao.univ-toulouse.fr/13567/1/Benammar.pdf.
Texte intégralShahkarami, Abtin. « Complexity reduction over bi-RNN-based Kerr nonlinearity equalization in dual-polarization fiber-optic communications via a CRNN-based approach ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT034.
Texte intégralThe impairments arising from the Kerr nonlinearity in optical fibers limit the achievable information rates in fiber-optic communication. Unlike linear effects, such as chromatic dispersion and polarization-mode dispersion, which can be compensated via relatively simple linear equalization at the receiver, the computational complexity of the conventional nonlinearity mitigation techniques, such as the digital backpropagation, can be substantial. Neural networks have recently attracted attention, in this context, for low-complexity nonlinearity mitigation in fiber-optic communications. This Ph.D. dissertation deals with investigating the recurrent neural networks to efficiently compensate for the nonlinear channel impairments in dual-polarization long-haul fiber-optic transmission. We present a hybrid convolutional recurrent neural network (CRNN) architecture, comprising a convolutional neural network (CNN) -based encoder followed by a recurrent layer working in tandem. The CNN-based encoder represents the shortterm channel memory arising from the chromatic dispersion efficiently, while transitioning the signal to a latent space with fewer relevant features. The subsequent recurrent layer is implemented in the form of a unidirectional vanilla RNN, responsible for capturing the long-range interactions neglected by the CNN encoder. We demonstrate that the proposed CRNN achieves the performance of the state-of-theart equalizers in optical fiber communication, with significantly lower computational complexity depending on the system model. Finally, the performance complexity trade-off is established for a number of models, including multi-layer fully-connected neural networks, CNNs, bidirectional recurrent neural networks, bidirectional long short-term memory (bi-LSTM), bidirectional gated recurrent units, convolutional bi-LSTM models, and the suggested hybrid model
Bartholomew, David Ray. « Design of a High Speed Mixed Signal CMOS Mutliplying Circuit ». Diss., CLICK HERE for online access, 2004. http://contentdm.lib.byu.edu/ETD/image/etd362.pdf.
Texte intégralLivres sur le sujet "Nonlinearity equalization"
Gutiérrez, Alberto. Equalization and detection for digital communication over nonlinear bandlimited satellite communication channels. Las Cruces, N.M : New Mexico State University, 1995.
Trouver le texte intégralAlberto, Gutiérrez. Equalization and detection for digital communication over nonlinear bandlimited satellite communication channels. Las Cruces, N.M : New Mexico State University, 1995.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Nonlinearity equalization"
Majumder, Saikat. « Wavelet Neural Networks and Equalization of Nonlinear Satellite Communication Channel ». Dans Applications of Artificial Neural Networks for Nonlinear Data, 207–26. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-4042-8.ch009.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Nonlinearity equalization"
Riant, I., S. Borne et P. Sansonetti. « Asymetrical UV-Written Fibre Fabry-Perot for WDM Soliton Frequency-Guiding and Equalization ». Dans Photosensitivity and Quadratic Nonlinearity in Glass Waveguides. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1995. http://dx.doi.org/10.1364/pqn.1995.sab.4.
Texte intégralZhang, Yang, et Saleem A. Kassam. « Blind equalization using coarse quantizer BSS nonlinearity ». Dans 2011 45th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/ciss.2011.5766222.
Texte intégralKoike-Akino, T., Ye Wang, D. S. Millar, K. Kojima et K. Parsons. « Neural turbo equalization to mitigate fiber nonlinearity ». Dans 45th European Conference on Optical Communication (ECOC 2019). Institution of Engineering and Technology, 2019. http://dx.doi.org/10.1049/cp.2019.0803.
Texte intégralRosenkranz, Werner, et Johannes von Hoyningen-Huene. « Nonlinearity compensation and equalization in access networks ». Dans 2012 Opto-Electronics and Communications Conference (OECC). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/oecc.2012.6276521.
Texte intégralSilva, Edson Porto da, et Metodi Plamenov Yankov. « Adaptive Turbo Equalization of Probabilistically Shaped Constellations ». Dans Optical Fiber Communication Conference. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 2023. http://dx.doi.org/10.1364/ofc.2023.th2a.26.
Texte intégralXia, Chunmin, et Werner Rosenkranz. « Mitigation of Optical Intrachannel Nonlinearity Using Nonlinear Electrical Equalization ». Dans 2006 32nd European Conference on Optical Communications - (ECOC 2006). IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/ecoc.2006.4801152.
Texte intégralLi, Xiangyu, Hanjie Chen, Shangbin Li, Qian Gao, Chen Gong et Zhengyuan Xu. « Volterra-based nonlinear equalization for nonlinearity mitigation in organic VLC ». Dans 2017 13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iwcmc.2017.7986356.
Texte intégralBeppu, S., K. Saito, N. Yoshikane et T. Tsuritani. « Fiber Nonlinearity Equalization with a Quantum-Enhanced Support Vector Machine ». Dans 2022 27th OptoElectronics and Communications Conference (OECC) and 2022 International Conference on Photonics in Switching and Computing (PSC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.23919/oecc/psc53152.2022.9850116.
Texte intégralLei, Lei, Jianglong Lian, Ketong Zhang et Yutong Nan. « Post-Equalization Technique to Mitigate LED Nonlinearity in VLC Systems ». Dans 2023 IEEE International Conference on Image Processing and Computer Applications (ICIPCA). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icipca59209.2023.10257998.
Texte intégralCho, Junho, et Son Thai Le. « Volterra Equalization to Compensate for Transceiver Nonlinearity : Performance and Pitfalls ». Dans Optical Fiber Communication Conference. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 2022. http://dx.doi.org/10.1364/ofc.2022.w2a.36.
Texte intégral