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Enregistrement W2041943139 · doi:10.1117/12.628361

Demonstration of a phase-modulator-based all-optical microwave mixing and filtering system for radio-over-fiber applications

2005· article· en· W2041943139 sur OpenAlexaff
Fei Zeng, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemodulationSubcarrierBand-pass filterRadio over fiberSIGNAL (programming language)Intermediate frequencyOptical Carrier transmission ratesMicrowavePhase modulationPhase-shift keyingModulation (music)Optical filterLocal oscillatorOptical fiberOpticsMaterials scienceRadio frequencyComputer sciencePhase noiseTelecommunicationsPhysicsAcousticsBit error rateOrthogonal frequency-division multiplexing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper an all-optical signal processor that performs both microwave mixing and bandpass filtering in a radio-over-fiber link is proposed and demonstrated. The frequency mixing is achieved by applying a local oscillator frequency and a BPSK modulated subcarrier to an electrooptic phase modulator. The mixed signals at the output of the electrooptic phase modulator are then fed to a single mode fiber link, which acts as a dispersive device for bandpass filtering and distributes the mixed signal to a remote site. The combination of the phase modulator, a multiwavelength laser source and the SMF link forms an all-optical microwave bandpass filter to suppress the levels of unwanted mixing products. A subcarrier frequency up-conversion from 3.25 GHz and 3.5 GHz to 11.7 GHz performed over a 25 km fiber link is experimentally demonstrated, in which BPSK modulation formats with data rates of 172 Mb/s and 344 Mb/s are applied. Eye diagrams are measured at the receiver end after demodulation, demonstrating a good up-conversion is achieved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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