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Enregistrement W2096993472 · doi:10.1109/ccece.2004.1349744

Radio over multimode fiber for wireless access

2004· article· en· W2096993472 sur OpenAlexaff
Roland Yuen, Xavier Fernando, Sridhar Krishnan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulti-mode optical fiberRadio over fiberBandwidth (computing)Electronic engineeringComputer scienceMaterials scienceOptical fiberTelecommunicationsOpticsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A radio over fiber link is a promising technology for antenna remoting applications. Typically, the radio over fiber link employs a single mode fiber. However, the signal power at the remote antenna is very small. The main reason is large power loss in the E/O and O/E convertor, but the coupling efficiency of a E/O convertor can be improved with multimode fiber (MMF), so we propose to use a ROF link with a vertical-cavity surface-emitting laser with a graded index MMF to transport optical signals. A multimode fiber has a larger core radius compared to a SMF. A larger core radius allows more optical power coupled into a fiber. With simple butt-coupling techniques, the coupling efficiency can be 90% and simplicity leads to reduction in cost of the link. Normally, the MMF is used in short distance digital applications with a bandwidth distance product of about 500 MHz.km, so it is good for local area picocells. Our approach is to transmit passband signals such as QPSK and FSK through the ROF link. Our simulation shows that a 900 MHz carrier can transport through a link of 1.22 km long. In this paper, we investigate the feasibility of using a MMF for antenna remoting in local area picocells and compare the tradeoff between coupling efficiency and bandwidth.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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