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Enregistrement W3136098820 · doi:10.1063/5.0031230

Perspectives on advances in high-capacity, free-space communications using multiplexing of orbital-angular-momentum beams

2021· article· en· W3136098820 sur OpenAlexaff
Alan E. Willner, Zhe Zhao, Cong Liu, Runzhou Zhang, Haoqian Song, Kai Pang, Karapet Manukyan, Hao Song, Xinzhou Su, Guodong Xie, Yongxiong Ren, Yan Yan, Moshe Tur, Andreas F. Molisch, Robert W. Boyd, Huibin Zhou, Nanzhe Hu, Amir Minoofar, Hao Huang

Notice bibliographique

RevueAPL Photonics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDefense Security Cooperation AgencyAir Force Research LaboratoryNippon Telegraph and Telephone
Mots-clésOrbital angular momentum multiplexingMultiplexingAngular momentumPhysicsOptical communicationCrosstalkFree-space optical communicationCommunications systemFree spaceChannel capacityTelecommunicationsOpticsOrbital angular momentum of lightComputer scienceElectronic engineeringChannel (broadcasting)EngineeringTotal angular momentum quantum numberQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beams carrying orbital-angular-momentum (OAM) have gained much interest due to their unique amplitude and phase structures. In terms of communication systems, each of the multiple independent data-carrying beams can have a different OAM value and be orthogonal to all other beams. This paper will describe the use of multiplexing and the simultaneous transmission of multiple OAM beams for enhancing the capacity of communication systems. We will highlight the key advances and technical challenges in the areas of (a) free-space and fiber communication links, (b) mitigation of modal coupling and channel crosstalk effects, (c) classical and quantum systems, and (d) optical and radio frequency beam multiplexing.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations126
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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