可編程全階pmd仿真器及其在重點抽樣技術(shù)中的應(yīng)用-資料下載頁
2025-07-13 22:17本頁面
【正文】 i的概率（具有Δτ=/（31/2）的DGD均值），p*（xi）為我們采用的統(tǒng)一概率密度對應(yīng)的概率。對于每個采樣點，可以計算出3個似然率，即p（xi）/ p*（xi），將這3個似然率相乘然后除以整個采樣的點數(shù)就得到了相應(yīng)采樣點的“權(quán)值”，利用相應(yīng)的權(quán)值就能將不同的輸出DGD歸類。將不同的DGD及其權(quán)值組成許多“DGD組”，把每個組中的權(quán)值相加就得到了這個組的概率，將所有組的概率組合到一起就能夠得到麥克斯韋分布。需要強(qiáng)調(diào)的是，盡管模塊的精確可調(diào)性對于利用有偏置分布的重點抽樣法十分重要，而穩(wěn)定性和可重復(fù)性對于利用傳統(tǒng)的PMD仿真器進(jìn)行長時間的系統(tǒng)損耗測量不可或缺，但我們這種方法對這些性能并沒有十分的強(qiáng)調(diào)和依賴。重點抽樣的實驗結(jié)果（a）測量得到的DGD分布的pdf（注意到在大DGD部分有多個值）。（b）經(jīng)過重新歸一化的=15ps的得到的麥克斯韋分布。（c）相應(yīng)的二階PMD重新歸一化后的pdf分布。圖6為每個模塊應(yīng)用均勻概率密度分布采樣1000點得到的輸出DGD及二階PMD的概率分布。圖6a是直接測量得到而未經(jīng)過處理的DGD值，很顯然，與傳統(tǒng)方法相比我們得到了更多的大DGD（和二階PMD）的值。圖6b和6c為采用前面提到的方法處理后的結(jié)果，由圖中可以發(fā)現(xiàn)，整個仿真器輸出DGD分布呈麥克斯韋分布，均值為=31/2（）=15ps。另外，在1000個采樣點中，我們獲得了概率為1024的點，而傳統(tǒng)方法能夠得到的最小概率僅為103。圖6c為二階PMD概率分布實驗曲線，它與理論曲線比較吻合，但在曲線的尾端有些下降，這是由于仿真器只用了3個DGD模塊的緣故。同樣，我們的這種方法能夠模擬出很大的二階PMD。在各模塊（045ps）均勻分布1000個DGD的重點抽樣結(jié)果。4 / 4
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