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Enregistrement W4386108455 · doi:10.1109/tsipi.2023.3307669

Optimizing the Photodetector/Analog Front-End Interface in Optical Communication Receivers

2023· article· en· W4386108455 sur OpenAlexafffund
Bahaa Radi, Zonghao Li, Dhruv Patel, Anthony Chan Carusone

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Signal and Power Integrity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransimpedance amplifierPhotodetectorInterface (matter)Computer scienceEqualization (audio)Electronic engineeringFront and back endsTransmission (telecommunications)Transmission lineAmplifierOptical communicationOperational amplifierChannel (broadcasting)EngineeringBandwidth (computing)OpticsTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the optimization of the interface between the photodetector (PD) and the analog front-end (AFE) in high-speed, high-density optical communication receivers. Specifically, the paper focuses on optimizing design elements in the interface, including the interconnecting transmission line, the T-coil, the transimpedance amplifier (TIA), and digital equalization tap weights. To optimize the optical link, we use a combination of analytical models, electromagnetic simulations (EM), and machine learning (ML) techniques to describe different interface elements as most appropriate for each. Finally, we use the genetic algorithm to obtain optimal design parameters. The proposed optimization approach leads to a quick design time and reveals insights into some of the best design practices. As an example, we use the proposed method to investigate the relationship between optimal transmission line width and the amount of equalization available on the receiver. These conclusions are further supported by measurements taken on an assembled prototype with various PD-to-TIA interconnect lengths.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,425

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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