Design of Ultra-Compact On-Chip Discrete Phase Filters for Broadband Dispersion Management
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an in-depth theoretical and numerical analysis of a group-velocity dispersion (GVD) management scheme for broadband waveforms using ultra-compact on-chip discrete spectral phase filters based upon waveguide Bragg gratings (WBGs) in a silicon-on-insulator (SOI) platform. Through this technique, mm-long discrete phase filters can be designed to impart a target arbitrary GVD profile on a high-rate (typically,$\geq\!10$GHz) periodic pulsed waveform, including fully customized and extremely large second and higher-order dispersion terms (e.g., equivalent to 10,000 km of a standard single-mode fiber), over a broad frequency bandwidth (up to$\sim\!3$THz, demonstrated here). The capabilities and limitations of this technique to impart a target GVD profile over an arbitrary (generally, non-periodic) broadband signal are also studied. We show that customized GVD lines can be efficiently implemented offering a net group-delay excursion in the hundreds-of-ps range using mm-long integrated discrete phase filters. Additionally, we suggest and numerically demonstrate a simple and practical strategy to improve significantly the performance of the discrete phase filtering approach for application on non-periodic waveforms, by combining the discrete phase filter with a suitable periodic resonance (frequency-comb) amplitude filter. An extensive tolerance analysis is conducted, and we conclude that the proposed SOI design framework is well within practical fabrication requirements as well as robust to the expected variability in the main WBG device design parameters.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».