Notice bibliographique
Résumé
We experimentally demonstrate, for the first time to our knowledge, simultaneous all-optical 2R regeneration of multiple WDM channels. In the recent work [1], our group has proposed an all-optical 2R regeneration scheme capable of handling multiple WDM channels simultaneously. Our proposed multi-channel regenerator is a modified configuration of Mamyshev's 2R regenerator [2], in which a conventional highly-nonlinear-fiber (HNLF) is replaced by a novel dispersion-managed nonlinear medium. The proposed multi-channel regeneration scheme uses multiple concatenated dispersion-managed sections, where each dispersion-managed section contains a piece of HNLF and a periodic-group-delay device (PGDD). For the proof-of-principle demonstration of the regenerator we have built a recirculating loop, where, instead of cascading multiple identical HNLF-PGDD sections, we use only one such section and pass the signal through it multiple times. In this dissertation, we present our experimental results on single- and multi-channel all-optical 2R regeneration. We experimentally demonstrate single-channel 2R regeneration in a dispersion-managed configuration of Mamyshev's regenerator. The experimentally observed 3dB eye-opening improvement confirms that single-channel performance is not degraded by dispersion management. The multi-channel regeneration experiments were performed with as many as 12 channels (12 x 10 Gb/s), and as few as 2 channels (2 x 10 Gb/s). We discuss our experimental results on 2-, 8-, and 12-channel all-optical regeneration. All 12 channels demonstrate eye-opening improvement better than 2 dB. We have experimentally characterized the performance of our regenerator with respect to the number of neighboring channels. Our experimental results show that `unlike the prior attempts of multi-channel all-optical regeneration by other groups' our dispersion management technique overcomes the regenerator degradations by inter-channel four-wave mixing (FWM) and cross-phase modulation (CPM).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».