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Enregistrement W4416214969 · doi:10.1109/jlt.2025.3632744

Independently Tunable Dual-Frequency Optoelectronic Oscillator With Single-Mode Operation via Cascaded Zero-Dispersion Recirculating Loops

2025· article· W4416214969 sur OpenAlexafffund
Zhuoran Wang, Santiago Bernal, David V. Plant, Lawrence R. Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhase noiseSlicingOptical filterOffset (computer science)Filter (signal processing)MicrowaveBand-pass filterMillimeterRealization (probability)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and experimentally demonstrate an independently tunable dual-frequency optoelectronic oscillator (OEO) featuring single-mode operation based on a hybrid spectrum slicing technique and cascaded zero-dispersion recirculating loops (ZD-RLs). The proposed system utilizes a single amplified spontaneous emission (ASE) source and a hybrid slicing filter to generate two distinct microwave photonic filter (MPF) passbands within a single cavity, enabling independent frequency tuning for both oscillation tones over a broad range from 3 to 11 GHz. To address the issue of mode competition commonly observed in dual-tone OEOs, mutual injection locking is introduced, enabling the coexistence of two stable oscillation tones within the same cavity. In conjunction with three ZD-RLs of different lengths for enhanced mode selectivity, the system achieves robust single-mode operation with an SMSR up to 62 dB and low phase noise of –107 dBc/Hz and –109 dBc/Hz at 10 kHz offset for the 3.5 GHz and 6.8 GHz tones, respectively. With the simultaneous realization of a large and independently tunable frequency range, low phase noise, and simple architecture, the proposed OEO holds significant promise for applications in high-precision dual-band MWP radar and advanced sensing technologies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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