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Enregistrement W2591463514 · doi:10.82308/13799

High-speed burst-mode clock and data recovery circuits for multiaccess networks

2012· article· en· W2591463514 sur OpenAlexfundaboutno aff
Bhavin J. Shastri

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPassive optical networkComputer scienceComputer networkNetwork packetElectronic engineeringBit error rateBandwidth (computing)Real-time computingWavelength-division multiplexingEngineeringChannel (broadcasting)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les réseaux optiques à accès multiple, et plus spécifiquement les réseaux optiques passifs (PONs) sont considérés comme une des technologies les plus prometteuses pour le déploiement de fibre-aux-locaux/cabinet/bâtiment/domicile/usager (FTTx) qui résout le problème de bande passante limitée dans les réseaux locaux (LAN). Les PONs atteignent cet objectif à travers une solution à faible coût. Dans un réseau PON, plusieurs usagers partagent la même infrastructure de fibre selon une topologie de réseau point-à-multipoint (P2MP). Ceci est opposé aux autres technologies d'accès actuelles qui sont basées sur une topologie de réseau point-à-point (P2P), notamment le `digital subscriber line' asymétrique ou à vitesse très élevée (xDSL) et la technologie d'accès par câble coaxial. La nature des réseaux P2MP introduit des délais dans le chemin optique qui occasionnent des variations d'amplitude allant jusqu'à 20 dB et des variations de phase de −2π à 2π rad sur les paquets de données du trafic en mode rafale (burst-mode). En conséquence, cela crée de nouveaux défis pour la conception et le test des récepteurs optiques, des circuits de récupération d'horloge et de données (CDR); en particulier, les circuits CDR en mode rafale (BM-CDR).Nous démontrons deux architectures nouvelles de BM-CDRs. Ces BM-CDRs atteignent un fonctionnement sans erreurs [taux d'erreur binaire (BER) < 10e−10] tout en fournissant une acquisition instantanée (0 bits préambule) de phase de l'horloge pour tous les pas de phases (±2π rad) entre les `bursts' successives. L'acquisition de la phase instantanée améliore l'efficacité physique du trafic en amont du réseau PON, et accroît le débit effectif du système en augmentant le taux d'information. Nos architectures éloquentes et évolutives de BM-CDRs permettent la conception avec de l'électronique commerciale de faible complexité, offrant ainsi une solution rentable pour les PONs.Le premier BM-CDR (à 5 Gb/s) que nous avons conçu et réalisé est basé sur un circuit CDR à sur-échantillonnage temporel (semi-aveugle, opéré à 2× le taux binaire) pour la suivie de phase et sur un aligneur de phase de l'horloge (CPA) qui utilise un algorithme de sélection de phase. Le deuxième BM-CDR (à 10 Gb/s) est basé sur un sur-échantillonnage spatial semi-aveugle, et emploie un circuit CDR de suivi de phase avec des horloges à multi-phases au même débit binaire que l'information, et un CPA avec un algorithme nouveau pour la sélection de phase. En plus, nous démontrons expérimentalement ces BM-CDRs sur différents bancs d'essais optiques: (1) une liaison montante de 5 Gb/s d'un réseau optique passif gigabit Ethernet (GEPON) de 20 km, basé sur un multiplexage temporel (TDM); (2) une autre liaison en amont de 2.5 Gb/s d'un réseau optique passif à multiplexage par longueur d'onde (WDM PON), basé sur un multiplexage de sous-porteuses qui se chevauchent (O-SCM); (3) un lien optique de 1300 km (aller-retour) déployé entre Montréal et Québec à 1.25 Gb/s; et (4) une liaison montante à 622 Mb/s sur un réseau optique passif de 20 km qui utilise un encodage spectral incohérent d'amplitude à accès multiple par répartition de codes (SAC-OCDMA). Nous fournissons également un cadre théorique pour modéliser et analyser les BM-CDRs. Nous développons une théorie unifiée probabiliste pour les BM-CDRs, basée sur des techniques de sur-échantillonnage semi-aveugle soit dans le domaine temporel, soit dans le domaine spatial. Cette théorie a été également généralisée pour les CDRs conventionnels et ceux à sur-échantillonnage de N fois. Sur la base de cette théorie, nous effectuons une analyse théorique. Nous évaluons le BER et le PLR des circuits BM-CDRs pour comparer les résultats avec les expériences afin de valider le modèle théorique. Cette analyse couplée avec ces résultats expérimentaux raffinera les modèles théoriques des circuits 'front-end' de mode rafale et des PONs, et fournira des données pour établir des budgets de puissance réalistes.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,224 · 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
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

Citations0
Publié2012
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