Perspectives on and the road towards 100 Gb/s TDM PON with intensity-modulation and direct-detection
Notice bibliographique
Résumé
We assess the status of current generation 25G and 50G time division multiplexed passive optical network (TDM PON) technologies based on leveraging the cost efficiencies of the Ethernet intra-datacenter ecosystem. As a first step towards 100G TDM PON, we predict the real-world impact of a flexible modulation enhancement to 50G PON, whereby four-level pulse amplitude modulation (PAM4) symbols can be transmitted at the same symbol rate as 50 Gb/s PAM2, but only where excess margins permit. We find that sufficient margins are likely to exist to allow for a majority of future 50G PON optical network units to operate at 100 Gb/s PAM4. Next, we look at the options for a 100G PON capable of supporting the full loss budget and reach requirements. There is no technical risk if coherent technology is adopted, but intensity-modulation and direct-detection (IM-DD) will provide lower complexity, lower cost, and lower power dissipation. We evaluate this option and conclude that by following IM-DD Ethernet optics to 100 GBd, single wavelength IM-DD will continue to be feasible for 100G PON and will be a strong contender for the next generation of PON after 50 Gb/s.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».