InAs/InP quantum dash buried heterostructure mode-locked laser for high capacity fiber-wireless integrated 5G new radio fronthaul systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have developed and experimentally demonstrated a highly coherent and low noise InP-based InAs quantum dash (QDash) buried heterostructure (BH) C-band passively mode-locked laser (MLL) with a pulse repetition rate of 25 GHz for fiber-wireless integrated fronthaul 5G new radio (NR) systems. The device features a broadband spectrum providing over 46 equally spaced highly coherent and low noise optical channels with an optical phase noise and integrated relative intensity noise (RIN) over a frequency range of 10 MHz to 20 GHz for each individual channel typically less than 466.5 kHz and -130 dB/Hz, respectively, and an average total output power of ∼50 mW per facet. Moreover, the device exhibits low RF phase noise with measured RF beat-note linewidth down to 3 kHz and estimated timing jitter between any two adjacent channels of 5.5 fs. By using this QDash BH MLL device, we have successfully demonstrated broadband optical heterodyne based radio-over-fiber (RoF) fronthaul wireless links at 5G NR in the underutilized spectrum of around 25 GHz with a total bit rate of 16-Gb/s. The device performance is experimentally evaluated in an end-to-end fiber-wireless system in real-time in terms of error vector magnitude (EVM) and bit error rate (BER) by generating, transmitting and detecting 4-Gbaud 16-QAM RF signals over 0.5-m to 2-m free-space indoor wireless channel through a total length of 25.22 km standard single mode fiber (SSMF) with EVM and BER under 8.4% and 2.9 × 10 −5 , respectively. The intrinsic characteristics of the device in conjunction with its system transmission performance indicate that QDash BH MLLs can be readily used in fiber-wireless integrated systems of 5G and beyond wireless communication networks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle