Quantum dash multi-wavelength lasers for Tbit/s coherent communications and 5G wireless networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report on the design, growth, fabrication, and performance of InAs/InP quantum dash (QD) multi-wavelength lasers (MWLs) developed by the National Research Council (NRC) Canada. The key technical specifications investigated include optical and RF beating spectra, relative intensity noise (RIN), and optical phase noise of each individual wavelength channel. Data bandwidth transmission capacity of 5.376 Tbit/s and 10.8 Tbit/s respectively in the PAM-4 and 16-QAM modulation formats are demonstrated using only a single C-band QD 34.2-GHz MWL chip. We have also developed a monolithic InAs/InP QD dual-wavelength (DW) DFB laser as a compact optical beat source to generate millimeter-wave (MMW) signals. Due to the common cavity, highly coherent and correlated optical modes with optical linewidth as low as 15.83 kHz, spectrally pure MMW signals around 46.8 GHz with a linewidth down to 26.1 kHz were experimentally demonstrated. By using this QD DW-DFB laser, a one GBaud (2 Gbps) MMW over-fiber transmission link is demonstrated with PAM-4 signals. The results show that the demonstrated device is suitable for high speed high capacity MMW fiber-wireless integrated fronthaul of 5G networks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».