Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
14
Lista B
Status:
Warianty tytułu:
Błąd estymacji różnicowego opóźnienia grupowego wynikający z użycia modelu PMD pierwszego rzędu
Autorzy: Lach Zbigniew
Rok wydania: 2016
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski
Numer czasopisma: 8
Wolumen/Tom: R. 92
Strony: 144 - 147
Bazy: EBSCO | INSPEC | BAZTECH
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Abstrakty: polski | angielski
Rozpatrzono przypadek w którym chwilowa wartość DGD jest estymowana na podstawie przebiegów sygnału przesyłanego w światłowodzie, przy czym użyto modelu PMD, który zaniedbuje zależność PMD od częstotliwości, sytuację, która może prowadzić do błędnej estymacji. Ze względu na losową naturę chwilowych wartości parametrów PMD zaproponowano oceniać błędy z użyciem przedziałów ufności. Przy pomocy tego narzędzia wykazano, że rozważane uproszczenie modelu PMD może skutkować błędami na nieakceptowalnym poziomie. (Błąd estymacji różnicowego opóźnienia grupowego wynikający z użycia modelu PMD pierwszego rzędu)
The case is considered in which momentary DGD is estimated from waveforms of a signal transmitted in a fiber while a PMD model is used that ignores PMD frequency dependence, a situation which can lead to erroneous estimation. Due to random nature of momentary parameters of PMD it is proposed to evaluate the errors with the use of confidence intervals. With this tool it is shown that the considered simplification of the PMD model can result in errors of unacceptable level.