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Enregistrement W4415830553 · doi:10.1364/prj.578988

Optical RF memory with an ultra-long storage time of 13  ms

2025· article· en· W4415830553 sur OpenAlexaff
Guangying Wang, Chao Song, Guibin Zhang, Junyi Zhang, Yiran Guan, Jiejun Zhang, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevuePhotonics Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicrowaveRadio frequencyBandwidth (computing)Computer data storageSIGNAL (programming language)Optical storageOptical fiberHigh fidelityAmplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optical RF memory (ORFM) based on a fiber acousto-optic frequency shifting loop (AO-FSL) for microwave signal storage with, to our knowledge, a record-long storage time of 13 ms is proposed and experimentally demonstrated. The key to achieving a long storage time is the use of a distributed Raman fiber amplifier (DRFA) that can compensate for the loop loss while maintaining an ultra-low noise figure (NF). An acousto-optic frequency shifter is employed in the loop to avoid lasing. To test the ORFM, a microsecond-long microwave signal is amplitude-modulated on an optical carrier and injected into the AO-FSL. Experimental results show that the ORFM enables the storage of microwave signals, including single-tone and linearly frequency modulated (LFM) microwave signals, with signal durations up to 10 μs and a record-long storage time of 13 ms. This corresponds to more than 300 circulations in the AO-FSL, representing the highest number ever reported to date. Compared with a digital RF memory, our proposed ORFM eliminates the need for the high-speed analog-to-digital converter (ADC) and digital-to-analog converter (DAC), offering a wide operational bandwidth and simplified system architecture. These advantages make it particularly well-suited for electronic warfare applications where an ORFM having a long storage time and a high signal fidelity is needed.

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)0,001
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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