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Enregistrement W3203702614 · doi:10.1364/oe.440257

Low jitter microwave pulse train generation based on an optoelectronic oscillator

2021· article· en· W3203702614 sur OpenAlexaff
Ziwen He, Lingzhi Li, Jiejun Zhang, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJitterPhase noiseOpticsPhysicsFrequency combUltrashort pulsePulse waveComb generatorMaterials scienceLaserTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate an approach to ultra-short pulse train generation with a low time jitter based on pulse compression of a frequency comb generated by a dual-loop optoelectronic oscillator (OEO). The proposed dual-loop OEO consists of two feedback loops, with one having a long loop length and the other a short loop length. In the long loop, a phase modulator (PM) cascaded with a Mach-Zehnder modulator (MZM) are employed, and in the short loop, only the MZM is included. Due to the Vernier effect, the use of the dual-loop structure can facilitate mode selection to generate a single-frequency microwave carrier with multiple optical sidebands corresponding to an optical comb. By adjusting the phase relationship between the optical sidebands using a dispersion compensating fiber (DCF), a stable optical pulse train is generated. Thanks to the low phase noise nature of an OEO, the generated pulse train has a low time jitter. The proposed approach is evaluated experimentally. A pulse train with a repetition frequency of 2.023 GHz and a pulse width of 40 ps is generated. The single-sideband (SSB) phase noise of the carrier frequency generated by the OEO is measured to be -118 dBc/Hz at a 10-kHz offset frequency, corresponding to a time jitter of the pulse train of 391.2 fs. The phase noise can be further reduced if an active cavity stabilization mechanism is adopted, enabling further reduction in the time jitter to the order of tens of femtoseconds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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