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Enregistrement W7130590467 · doi:10.1109/mwp65272.2025.11371797

Deterministic-Frequency Optoelectronic Synthesizer Architecture Using Injection-Locked Oscillators

2025· article· W7130590467 sur OpenAlexaff
Basel Chihabi, Jim Wight, Rony E. Amaya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase noiseRadio frequencyFrequency synthesizerLocal oscillatorNoise (video)RadarPhase (matter)Photonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optoelectronic oscillators (OEOs) are widely used in high-precision radiofrequency (RF) signal generation due to their ultra-low phase noise characteristics. However, conventional OEOs suffer from unpredictable startup frequencies, leading to inconsistencies in practical applications. Conversely, traditional RF oscillators exhibit deterministic startup frequencies but are inherently limited by higher phase noise. This paper presents a novel OEO architecture that integrates an RF injection-locked oscillator (ILO) to overcome both challenges simultaneously. By leveraging the frequency-selective properties of the ILO, the proposed system ensures that the OEO consistently starts at a predefined frequency while maintaining its ultra-low phase noise. This advancement is critical for applications in high-precision timing, stable RF communications, and next-generation radar and sensing systems, where both frequency stability and spectral purity are paramount. Experimental results demonstrate that the proposed approach effectively locks the startup frequency with high precision while preserving the superior phase noise performance of the OEO. This breakthrough paves the way for more robust and reliable frequency-selective systems in advanced RF and photonic 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 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 seuil0,003

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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