Wide range rate adaptation of QAM-based probabilistic constellation shaping using a fixed FEC with blind adaptive equalization

正交调幅 卡姆 计算机科学 前向纠错 误码率 算法 均衡(音频) 传输(电信) 链路自适应 星座图 电子工程 电信 解码方法 衰退 工程类
作者
Manabu Arikawa,Masaki Sato,Kazunori Hayashi
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:28 (2): 1300-1300 被引量:17
标识
DOI:10.1364/oe.383097
摘要

We investigate the rate adaptability of quadrature amplitude modulation (QAM)-based probabilistic constellation shaping (PCS) using a fixed forward error correction (FEC) scheme over a wide range of information rates (IRs). Blind adaptive equalization that does not sacrifice any of the IRs was adopted. We show that the conventional decision directed least mean square (DDLMS) algorithm can cause a problem of mis-convergence when it is applied to the PCS of a low IR. To avoid the mis-convergence of DDLMS, we propose a DDLMS-based algorithm that simultaneously minimizes the error between the average symbol power of filter outputs and that of a transmitted PCS signal. Using this technique, we conducted a wavelength-division multiplexed transmission experiment with 32-Gbaud 16/64QAM-based PCS and a fixed FEC of a low-density parity-check code for DVBS-2, where the IR of PCS was optimized at each transmission distance. We confirmed that the data rate of PCS with a fixed FEC and DSP configuration could be improved up to 1.9 times compared with that of QAM-only rate adaptation and that 64QAM-based PCS could provide a wider range of transmission distance and IR while almost covering that of the 16QAM-based one.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
后会无期完成签到,获得积分10
1秒前
zxz发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
香蕉静芙完成签到,获得积分10
2秒前
科目三应助TTT0530采纳,获得10
3秒前
自强不息完成签到,获得积分10
6秒前
云草完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
小小怪完成签到 ,获得积分10
7秒前
zhaozhao完成签到,获得积分10
7秒前
Akim应助感性的梦竹采纳,获得10
9秒前
11秒前
12秒前
13秒前
ED应助Aegean采纳,获得10
13秒前
夏虫语冰完成签到,获得积分10
15秒前
lishanner发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
17秒前
伊森完成签到,获得积分10
18秒前
zxz完成签到,获得积分10
19秒前
Snow完成签到 ,获得积分10
21秒前
lza发布了新的文献求助10
22秒前
lijiajun发布了新的文献求助20
22秒前
我在云端完成签到,获得积分10
24秒前
Jessekwok发布了新的文献求助10
24秒前
肯德基没有黄焖鸡完成签到 ,获得积分10
25秒前
小二郎应助黎哈哈哈采纳,获得10
25秒前
乐乐应助云草采纳,获得30
26秒前
喵喵徐完成签到 ,获得积分10
27秒前
晓梦完成签到,获得积分10
27秒前
xiexuqin完成签到,获得积分10
28秒前
研友_LpvQlZ完成签到,获得积分10
29秒前
搜集达人应助负责的方盒采纳,获得10
29秒前
上的工人进场完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
姜姜发布了新的文献求助20
31秒前
31秒前
华仔应助莫不静好采纳,获得10
32秒前
曹操发布了新的文献求助30
33秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Deciphering Earth's History: the Practice of Stratigraphy 200
New Syntheses with Carbon Monoxide 200
Quanterion Automated Databook NPRD-2023 200
Interpretability and Explainability in AI Using Python 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3835031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377559
关于积分的说明 10499056
捐赠科研通 3097028
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705435
邀请新用户注册赠送积分活动 820590
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772123