非线性缓解的序列选择的成本-增益分析
Cost-Gain Analysis of Sequence Selection for Nonlinearity Mitigation
AI总结：
本文提出低复杂度符号相关度量用于序列选择，分析给定计算成本下的非线性整形增益，建立基准，指出可行复杂度下增益小，高增益需高复杂度或更精细度量。
摘要：
我们提出了一种低复杂度的符号相关度量用于序列选择，并研究了在给定计算成本下可实现的非线性整形增益，为未来研究建立了基准。以可行的复杂度可获得较小的增益。原则上可实现更高的增益，但需要高复杂度或更精细的度量。
英文摘要：
We propose a low-complexity sign-dependent metric for sequence selection and study the nonlinear shaping gain achievable for a given computational cost, establishing a benchmark for future research. Small gains are obtained with feasible complexity. Higher gains are achievable in principle, but with high complexity or a more sophisticated metric.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
