8,300 research outputs found

    Comunicações óticas de alto débito em espaço livre

    Get PDF
    Signal distribution through high capacity links is nowadays a requirement that is becoming more crucial than ever. Therefore, the introduction of fifth generation mobile networks lead to the need for high capacity fronthaul and backhaul. Fiber distributions are commonly available in developed countries, however there are some areas that do not sustain this type of resource, such as in areas with low residential user density. To overcome the idea that resources are allocated only in these areas, free space optics (FSO) present a suitable and lower cost solution and can be used in temporary events (e.g. when the fiber is disrupted). Free space optics is an optical type of communication that requires line of sight, where the atmosphere is the transmission medium. Due to changes in the atmospheric conditions, free space optics systems suffer from variable attenuation. In the scope of this work, the atmospheric interaction is the subject of study. To accomplish link optimization, several alternatives are studied, being based on channel prediction along side with probabilistic constellation shaping. A concave mirror together with a positioning system is also used to overcome structure sway and other sources of pointing error. In the lab, the estimation processes are used to produce 64-QAM connection with variable transmission rates between 400 Gbit/s and 500 Gbit/s and the gain from using adaptive modulation is evaluated. In the last stage, an automatic gimbal positioning system is also tested for several control algorithms.Atualmente, a distribuição de sinais por meio de canais de alta capacidade é um requisito cada vez mais crucial. Nesse sentido, a progressiva introdução de novas tecnologias de acesso móvel de quinta geração desempenha um papel fundamental, fomentando a necessidade de desenvolver novas técnicas de transmissão de alto débito para redes de fronthaul e/ou backhaul. As distribuições de fibra estão bem disseminadas entre os países desenvolvidos, no entanto, existem algumas áreas que não sustentam esse tipo de recurso, o que é comum em regiões de baixa densidade de clientes residenciais. Para combater a ideia de que os recursos são alocados apenas nas grandes áreas, a ótica de espaço livre apresenta uma solução adequada. Alternativamente, devido à facilidade e rapidez de instalação, as comunicações óticas de espaço livre podem ser utilizadas como alternativa à fibra em casos de destruição da mesma. A comunicação ótica em espaço livre é um tipo de comunicação direcional que requer linha de vista, sendo a atmosfera o meio de propagação. Devido às variações atmosféricas, as comunicações oticas de espaço livre sofrem atenuação variável. No decorrer deste trabalho, a interação atmosférica é objeto de estudo. Para realizar a otimização do canal de transmissão, várias alternativas são estudadas, baseando-se na previsão de canais em tempo real em conjunto com modulação probabilística da constelação. Um espelho côncavo equipado com sistema de posicionamento é também usado para superar as vibrações e outras fontes de erro posicional. No laboratório, os processos de estimativa são usados para adaptar uma conexão 64-QAM com taxas de transmissão entre 400 Gbit/s e 500 Gbit/s. O ganho do uso da modulação adaptativa é avaliado face a formatos de modulação fixos. No último estágio, o sistema de posicionadores é também testado, com o intuito de avaliar o seu impacto na estabilidade do canal.Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõe

    Proceedings of the 2nd Computer Science Student Workshop: Microsoft Istanbul, Turkey, April 9, 2011

    Get PDF

    A comparative evaluation of deep and shallow approaches to the automatic detection of common grammatical errors

    Get PDF
    This paper compares a deep and a shallow processing approach to the problem of classifying a sentence as grammatically wellformed or ill-formed. The deep processing approach uses the XLE LFG parser and English grammar: two versions are presented, one which uses the XLE directly to perform the classification, and another one which uses a decision tree trained on features consisting of the XLE’s output statistics. The shallow processing approach predicts grammaticality based on n-gram frequency statistics: we present two versions, one which uses frequency thresholds and one which uses a decision tree trained on the frequencies of the rarest n-grams in the input sentence. We find that the use of a decision tree improves on the basic approach only for the deep parser-based approach. We also show that combining both the shallow and deep decision tree features is effective. Our evaluation is carried out using a large test set of grammatical and ungrammatical sentences. The ungrammatical test set is generated automatically by inserting grammatical errors into well-formed BNC sentences
    corecore