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Enregistrement W4312363356 · doi:10.1051/epjconf/202226601002

Integrated optical phased arrays with circular architecture on a silicon platform

2022· article· en· W4312363356 sur OpenAlexafffund
Daniel Benedikovič, Qiankun Liu, Alejandro Sánchez‐Postigo, Ahmad Atieh, T. Smy, Pavel Cheben, Winnie N. Ye

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council CanadaOptiwave Systems (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVAgentúra na Podporu Výskumu a Vývoja
Mots-clésBeamwidthBeam steeringPhased-array opticsOpticsPhotonicsLidarPhased arrayRangingBeam (structure)PhysicsEngineeringTelecommunicationsAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical phased arrays (OPAs) are now at the forefront of photonic research as a key beam steering technology for myriad of photonic applications, including in light detection and ranging (LIDAR), communications, and metrology, among others. Integrated OPAs with narrow beam widths and wide-angle steering are in critical need, especially for LIDARs in autonomous vehicle, drone and airplane navigation, or satellites. In this work, we numerically study the performances of OPAs having a circular layout arrangement. Compared to recently available solutions with 1D linear or 2D rectangular arrays, the proposed circular OPAs are poised to deliver effective suppression of the grating sidelobes, while improving beam steering range and obtaining narrower beamwidths. We demonstrate 110-element circular arrays with sidelobe suppression better than 10 dB and an angular beamwidth of 0.5°. Under a monochromatic operation at a 1550 nm wavelength, such array provides a solid angle steering range of 0.21π-sr, with a perspective for performance improvement by using large number of OPA elements and operating under broader spectral range.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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