Ultra-compact silicon photonics highly dispersive elements for low-latency signal processing
Notice bibliographique
Résumé
On-chip optical group-velocity dispersion (GVD) is highly desired for a wide range of signal processing applications, including low-latency and low-power-consumption dispersion compensation of telecommunication data signals. However, present technologies, such as linearly chirped waveguide Bragg gratings (LCWBGs), employ spectral phase accumulation along the frequency spectrum. To achieve the needed specifications in most applications, this strategy requires device lengths that are not compatible with on-chip integration while incurring in relatively long processing latencies. Here, we demonstrate a novel design strategy that utilizes a discretized and bounded spectral phase filtering process to emulate the continuous spectral phase variation of a target GVD line. This leads to a significant reduction of the resulting device length, enabling on-chip integration and ultra-low latencies. In experiments, we show GVD compensation of both NRZ and PAM4 data signals with baud rates up to 24 GBd over a 31.12-km fibre-optic link using a 4.1-mm WBG-based on-chip phase filter in a silicon-on-insulator (SOI) platform, at least 5× shorter compared to an equivalent LCWBG, reducing the processing latency down to ∼ 100 ps. The bandwidth of the mm-long device can be further extended to the THz range by employing a simple and highly efficient phase-only sampling of the grating profile. The proposed solution provides a promising route toward a true on-chip realization of a host of GVD-based all-optical analog signal processing functionalities.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».