High-speed burst-mode clock and data recovery circuits for multiaccess networks
Bibliographic record
Abstract
Les réseaux optiques à accès multiple, et plus spécifiquement les réseaux optiques passifs (PONs) sont considérés comme une des technologies les plus prometteuses pour le déploiement de fibre-aux-locaux/cabinet/bâtiment/domicile/usager (FTTx) qui résout le problème de bande passante limitée dans les réseaux locaux (LAN). Les PONs atteignent cet objectif à travers une solution à faible coût. Dans un réseau PON, plusieurs usagers partagent la même infrastructure de fibre selon une topologie de réseau point-à-multipoint (P2MP). Ceci est opposé aux autres technologies d'accès actuelles qui sont basées sur une topologie de réseau point-à-point (P2P), notamment le `digital subscriber line' asymétrique ou à vitesse très élevée (xDSL) et la technologie d'accès par câble coaxial. La nature des réseaux P2MP introduit des délais dans le chemin optique qui occasionnent des variations d'amplitude allant jusqu'à 20 dB et des variations de phase de −2π à 2π rad sur les paquets de données du trafic en mode rafale (burst-mode). En conséquence, cela crée de nouveaux défis pour la conception et le test des récepteurs optiques, des circuits de récupération d'horloge et de données (CDR); en particulier, les circuits CDR en mode rafale (BM-CDR).Nous démontrons deux architectures nouvelles de BM-CDRs. Ces BM-CDRs atteignent un fonctionnement sans erreurs [taux d'erreur binaire (BER) < 10e−10] tout en fournissant une acquisition instantanée (0 bits préambule) de phase de l'horloge pour tous les pas de phases (±2π rad) entre les `bursts' successives. L'acquisition de la phase instantanée améliore l'efficacité physique du trafic en amont du réseau PON, et accroît le débit effectif du système en augmentant le taux d'information. Nos architectures éloquentes et évolutives de BM-CDRs permettent la conception avec de l'électronique commerciale de faible complexité, offrant ainsi une solution rentable pour les PONs.Le premier BM-CDR (à 5 Gb/s) que nous avons conçu et réalisé est basé sur un circuit CDR à sur-échantillonnage temporel (semi-aveugle, opéré à 2× le taux binaire) pour la suivie de phase et sur un aligneur de phase de l'horloge (CPA) qui utilise un algorithme de sélection de phase. Le deuxième BM-CDR (à 10 Gb/s) est basé sur un sur-échantillonnage spatial semi-aveugle, et emploie un circuit CDR de suivi de phase avec des horloges à multi-phases au même débit binaire que l'information, et un CPA avec un algorithme nouveau pour la sélection de phase. En plus, nous démontrons expérimentalement ces BM-CDRs sur différents bancs d'essais optiques: (1) une liaison montante de 5 Gb/s d'un réseau optique passif gigabit Ethernet (GEPON) de 20 km, basé sur un multiplexage temporel (TDM); (2) une autre liaison en amont de 2.5 Gb/s d'un réseau optique passif à multiplexage par longueur d'onde (WDM PON), basé sur un multiplexage de sous-porteuses qui se chevauchent (O-SCM); (3) un lien optique de 1300 km (aller-retour) déployé entre Montréal et Québec à 1.25 Gb/s; et (4) une liaison montante à 622 Mb/s sur un réseau optique passif de 20 km qui utilise un encodage spectral incohérent d'amplitude à accès multiple par répartition de codes (SAC-OCDMA). Nous fournissons également un cadre théorique pour modéliser et analyser les BM-CDRs. Nous développons une théorie unifiée probabiliste pour les BM-CDRs, basée sur des techniques de sur-échantillonnage semi-aveugle soit dans le domaine temporel, soit dans le domaine spatial. Cette théorie a été également généralisée pour les CDRs conventionnels et ceux à sur-échantillonnage de N fois. Sur la base de cette théorie, nous effectuons une analyse théorique. Nous évaluons le BER et le PLR des circuits BM-CDRs pour comparer les résultats avec les expériences afin de valider le modèle théorique. Cette analyse couplée avec ces résultats expérimentaux raffinera les modèles théoriques des circuits 'front-end' de mode rafale et des PONs, et fournira des données pour établir des budgets de puissance réalistes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".