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Enregistrement W2902219687 · doi:10.1109/jphot.2018.2884170

Tunable Silicon Photonic RF Phase Shifter With Low RF Power Variation Based on Constructive Interference of an Add-Drop Ring Resonator

2018· article· en· W2902219687 sur OpenAlexaff
Yanping Yu, Qihang Shang, Shaohua An, Yong Zhang, Yikai Su, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResonatorPhase shift moduleRadio frequencyDrop (telecommunication)Materials scienceOptoelectronicsOpticsRF power amplifierOptical ring resonatorsPhase (matter)Power dividers and directional couplersPhysicsElectrical engineeringInsertion lossEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and experimentally demonstrate a tunable silicon photonic radio frequency (RF) phase shifter with low power variation based on constructive interference of an add-drop ring resonator. The thermal nonlinear effect of the add-drop ring resonator is used to realize a nearly 2π-phase shift, and the RF power variation is minimized by allowing two lights at the outputs of the add-drop ring resonator to combine at a directional coupler to achieve constructive interference. By thermally tuning the add-drop ring resonator, a nearly 2π-phase shift is realized and the operation is verified by an experiment. Experimental results show that a 0-5.2-rad phase-shift range with an RF power variation within 0.2 dB for a frequency range of a 40-GHz signal is achieved by thermally tuning the ring resonator. A phase shift up to 4.1 rad over a frequency range of 20-40 GHz is also realized.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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