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Enregistrement W2058730441 · doi:10.1117/12.707995

Generation and distribution of UWB pulse signals by use of optical phase modulation and PM-IM conversions

2006· article· en· W2058730441 sur OpenAlexaff
Fei Zeng, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase modulationOpticsModulation (music)Fiber Bragg gratingPulse-amplitude modulationPhysicsMaterials scienceOptical fiberOptical Carrier transmission ratesPulse (music)Radio over fiberPhase noiseAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present two approaches to generating and distributing FCC-regulated UltraWideBand (UWB) pulse signals in the optical domain, based on optical phase modulation. In the first approach, an electrical Gaussian pulse train is applied to modulate the phase of an optical carrier using an electrooptic phase modulator. A 25-km single-mode fiber link is then used to realize PM-IM conversion which has a frequency response equivalent to a microwave bandpass filter. When the Gaussian pulse train is distributed over the 25-km fiber, the Gaussian pulses are then shaped into doublet pulses at the receiver front-end. Therefore, the UWB pulses are not generated but also distributed over optical fiber. In the second approach, instead of using an electrooptic phase modulator, optical phase modulation is implemented in the optical domain based on cross phase modulation in a nonlinear fiber. The PM-IM conversion is then achieved by use of a fiber Bragg grating that serves as a frequency discriminator. Electrical monocycle and doublet pulses are obtained at the output of the photodetector. Experimental results for both approaches are presented and discussed. The use of the second configuration to implement pulse on-off, polarity and shape modulation in the optical domain is also discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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