MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404787406 · doi:10.1109/ojsscs.2024.3507754

A Monolithic Microring Modulator-Based Transmitter With a Multiobjective Thermal Controller

2024· article· en· W4404787406 sur OpenAlexaff
Ali Sadr, Anthony Chan Carusone

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Solid-State Circuits Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterElectro-optic modulatorThermalController (irrigation)Modulation (music)Computer scienceMaterials scienceElectronic engineeringOptoelectronicsOptical modulatorEngineeringPhysicsTelecommunicationsPhase modulationAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a multiobjective thermal controller that stabilizes the resonance wavelength of silicon photonic microring modulators (MRMs) under varying temperature conditions and fluctuations in laser power. The controller operates in the background while live data is flowing, adjusting the MRM resonance wavelength to achieve optimal application-specific performance metrics, including any one of extinction ratio (ER), optical modulation amplitude (OMA), or level separation mismatch ratio (RLM). This universal bias-assisted photocurrent-based controller is capable of selectively tuning for any of these transmitter metrics without the need for broadband circuits. Notably, this is the first controller proposed to tune the MRM for optimizing RLM, which is particularly important as MRMs are now increasingly adopted for 4-PAM modulation. The controller functionality is verified on an MRM monolithically integrated in a silicon photonic 45-nm CMOS SOI process with a high-swing$4.7~{V}_{\text {pp}}$digital-to-analog converter (DAC)-based 5.5-bit resolution driver, dissipating$1.7~\text {pJ/b}$at$40~\text {Gb/s}$. With the controller optimizing for different objectives, an ER of 10.3 dB, OMA of$540~\mu \text {W}$(normallized OMA of −3.2 dB), transmitter dispersion eye closure quaternary (TDECQ) of 0.67 dB, and RLM of 0.96 are achieved without employing a nonlinear feed-forward equalizer (FFE) or predistortion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Open Journal of the Solid-State Circuits SocietyMême sujetPhotonic and Optical DevicesTravaux en français237 207