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Enregistrement W7117131936 · doi:10.1007/s10762-025-01107-y

Investigation of High-Transmission 100-GHz Bands Between 1 and 3 THz Using a Nonlinear Upconversion Technique

2025· article· en· W7117131936 sur OpenAlexafffund
Eeswar Kumar Yalavarthi, Wei Cui, Aswin Vishnuradhan, Nicolas Couture, M. Betz, Angela Gamouras, Jean-Michel Ménard

Notice bibliographique

RevueJournal of Infrared Millimeter and Terahertz Waves · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésTerahertz radiationPhoton upconversionUSableWirelessTransmission (telecommunications)Nonlinear systemParametric statisticsData transmission

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-increasing demand for high-speed data transmission continues to drive research toward sixth generation (6G) wireless technologies and beyond. Terahertz (THz) carrier frequencies are considered promising for achieving data rates up to terabits per second, yet their feasibility is strongly affected by environmental factors such as water vapor absorption. In this work, the propagation distances of several 100 GHz-wide THz channels between 1 and 3 THz were investigated under 35% relative humidity conditions using a table-top spectroscopy apparatus with a nonlinear parametric upconversion detection scheme. This approach avoids temporal scanning and is therefore more practical for wireless communications, while also demonstrating that selected spectral windows can support meaningful propagation distances despite water vapor absorption. We further estimate the usable ranges for seven distinct transmission bands, each offering bandwidths sufficiently broad to sustain high data transfer rates. These results highlight the relevance of THz transmission windows for short-, mid-, and long-range wireless applications and provide timely insight into the exploration of unallocated spectral bands in the THz range.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,555

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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