Automated Adaptation and Stabilization of a Tunable WDM Polarization-Independent Receiver on Active Silicon Photonic Platform
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate automated adaptation, and stabilization of a silicon photonic wavelength-division multiplexing (WDM), polarization-independent receiver. A two-channel, tunable WDM polarization-independent receiver is designed, and used to demonstrate automated WDM polarization control. Using a control algorithm based on Barzilai, and Borwein's two-point step size gradient descent method, we realize automated polarization adaptation, and wavelength stabilization for two arbitrarily polarized input data streams. 10 Gb/s on-off keying, and 20 Gb/s pulse-amplitude modulation 4-level formats are generated as the high-speed input data streams. In addition, we implement a long-duration experiment, in which we measure the bit-error-ratio for continuously varying polarization states, and changing chip temperatures. The experimental results show that, with the automated control, the WDM polarization-independent receiver can adapt, stabilize, and track the arbitrary input polarization states from a standard optical fiber into the transverse electric mode of a silicon waveguide, and simultaneously stabilize the transmitted wavelength channels at various chip temperatures. We also show how the presented WDM polarization-independent receiver scales with N channels, and propose an improved design for large-scale WDM applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».