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增强型飞行终止系统研究第一阶段
特别报告附录（分布 D）中包含以下附录：附录 II-E – 方法 #1：双相频移键控方法附录 II-F – 方法 #2：双相电平 PCM/FM 技术 (CPFSK)附录 II-G – 方法 #3：增强高字母表附录 II-H – 方法 #4：增强安全 FTS 技术附录 II-I – 方法 #5：非相干 3/13 音调消息附录 II-J – 方法 #6：伪随机码技术附录 II-K – 方法 #7：可扩展 3-DES 加密 BPSK 技术附录 III-F – EFTS 范围调查报告附录 III-G – 调制格式选择比较分析附录 III-H – 消息格式和协议操作影响分析附录 IV-G – 应用于 EFTS 的范围操作场景/程序附录 IV-H – 机载飞行终止系统调查报告
增强型飞行终止系统研究第一阶段
在特别报告补编（分布 D）中可以找到以下附录： 附录 II-E – 方法 #1：双相频移键控方法 附录 II-F – 方法 #2：双相电平 PCM/FM 技术（CPFSK） 附录 II-G – 方法 #3：增强型高字母表 附录 II-H – 方法 #4：增强型安全 FTS 技术 附录 II-I – 方法 #5：非相干 3/13 音调消息 附录 II-J – 方法 #6：伪随机码技术 附录 II-K – 方法 #7：可扩展 3-DES 加密 BPSK 技术 附录 III-F – EFTS 范围调查报告 附录 III-G – 调制格式选择比较分析 附录 III-H – 消息格式和协议操作影响分析 附录 IV-G – 应用于 EFTS 的范围操作场景/程序 附录 IV-H – 机载飞行终止系统调查报告
利用硅光子盲源分离实现高容量空分复用通信
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术，可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而，紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题，本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”，从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟，同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号，并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近，人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性，并借助训练序列。相比之下，我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题，即使接收器对任何数据速率和调制格式透明，并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在
自由空间光通信系统
摘要——本文对自由空间光通信系统进行了全面分析。自由空间光通信系统是一种现代化技术，其中表面环境充当发射器和接收器之间的传输介质，为了成功传输光信号，源和目的地都应该在 LOS 中。作为通道的外部环境可以是任何外层空间，可以是真空或适度的空气。FSO 系统通过未授权频段光通信频谱提供有吸引力的带宽增强。FSO 系统中的传输和接收主要依赖于外部通道，即外部环境，因为存在雨（小雨、中雨、大雨）、雾、雪等外部因素。FSO 链路的可靠性在很大程度上取决于外部或表面天气条件，这些条件会衰减在自由空间中传播的光信号强度。随着恶劣天气条件的加剧或加剧，光信号的强度会减弱。对于众多源，可以使用波长多路复用器将各种波长的光信号组合成单个源，同样，在目的地，可以使用波长解复用器分离组合波长的光信号。影响传输系统的其他方面可能包括特定波长或特定波段的光源类型、调制格式、要发送的数据量、使用的光电探测器类型等。特定波长上要传输的数据量以 Mbps 或 Gbps 为单位。这项研究主要侧重于各种天气条件，这些条件在 FSO 系统中起到了障碍作用。天气条件和数据量相结合是决定光信号从发射器到接收器的传输距离的主要考虑因素。通过优化 FSO 系统，它通过降低输出信号中的误码率 (BER) 来最大化源和目的地之间的距离。FSO 系统的最终结论可以通过 Q 因子（即信号质量）和使用眼图分析仪分析眼图来检查。
56GBPS CPO 硅光子收发器...
卫星串行链路用于更高的数据吞吐量和更高频率的电信有效载荷，这需要更多地使用机载计算机处理，因此光学互连成为卫星上数字有效载荷的首选解决方案。特别是，数据速率的增加加剧了与电气域互连相关的挑战，其中传输距离随着比特率的增加而显著缩短。这既限制了 ASIC 的 SerDes 通道的覆盖范围，也导致需要更复杂的调制格式和更多的 DSP，这两者都会导致功耗增加。光学互连还受益于重量减轻和对 EMI 的免疫力。到目前为止，卫星有效载荷的光学收发器一直专注于基于中板 VCSEL 的技术，第一代收发器的速度为 12.5 Gb/s 1 已在轨道上演示，第二代设备的目标是 25 Gb/s，预计将在下一步演示。然而，与地面数据中心的趋势类似，数据速率现在正在增加到对直接调制 VCSEL 具有挑战性的水平，而转向 O 波段和 C 波段更常见的通信波长也带来了许多优势。共封装光学器件 (CPO) 是地面数据中心应用的新兴标准，有机会为卫星有效载荷采用类似的架构。CPO 的目标是将光收发器集成到非常靠近功能性 ASIC/FPGA 的位置，从而能够使用功率较低的短距离 SerDes 并促进更高数据速率的传输，同时保持信号完整性并减轻 EMI 效应。通过 ESA 合同“ProtoBIX”，MBRYONICS 和 imec 正在开发一种基于硅光子的收发器，该收发器从头开始设计，用于部署在卫星有效载荷上。共封装方法采用单独的 Rx 和 Tx 光子集成电路 (PIC)，以实现电吸收调制器 (EAM) 和光电二极管 (PD) 的高性能。 EAM 的优势在于它们比环形调制器具有更大的光带宽，而且与基于环形谐振器的设计相比，它们不需要波长调谐。Tx 和 Rx PIC 在 imec 的 iSiPP200 平台上制造，而定制的抗辐射调制器驱动器则在 IHP SG13RH SiGe BiCMOS 工艺 2 上设计和制造。收发器使用 NRZ 调制时的数据速率为每通道 56 Gb/s。通过详细分析，NRZ 格式被选为最有前景的格式，因为它允许使用直接驱动概念，其中 ASIC/FPGA SerDes 驱动调制器驱动器并消除了 CDR 和重定时，同时也消除了对 DSP 的需求。此外，与 56 GBd NRZ 相比，28 GBd PAM4 所需的线性度会导致显著的功率损失。
可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验
近年来，增强学习（RL）已成为一种有力的工具，可在光网络（例如路由和波长分配（RWA）[1]等光网络中解决复杂而染色的优化问题[1]，路由，调制和频谱分配（RMSA）[2]以及虚拟网络嵌入[3]。RL实现的性能效果表明其在现实世界中的应用潜力。但是，与其他机器学习（ML）算法类似，RL模型具有黑盒性质，使它们难以解释。这种特征使RL模型难以信任，因此在实际的光网部署中采用。对于监督的ML模型，Shap（Shapley添加说明）[4]是一种可解释的AI方法，已被广泛采用。Shap是一种基于合作游戏理论的方法，用于量化单个特征对模型决策过程的影响。Shap值提供了对每个功能的相对重要性（影响）的见解，从而估算了它们如何对模型的输出做出贡献。将这种解释性框架应用于传播质量（QOT）预测任务时，已显示出有希望的属性[5]。最近，由于需要解释和使RL模型的决策过程透明的驱动，可解释的RL（XRL）受到了越来越多的关注。在光网络的上下文中，XRL的概念仍然相对尚未探索。先前建议通过反向工程网络状态[6]或网络中资源使用分析（链接）来解释和解释RL模型的决策[1，7]。但是，这些研究并未分析不同特征如何影响RL药物的决策。因此，在光网络背景下，RL代理学到的政策仍然存在一段差距。这至关重要，因为网络运营商需要在其在实际网络中部署之前了解RL学习策略背后的推理。在这项工作中，我们旨在利用Shap（Shapley添加说明）[4]来解释应用于RMSA问题的RL模型的行为。为此，我们提出了一种使用训练有素的RL代理的观察和行动来以有监督的学习方式训练ML模型的方法。由Shap使用所得的ML模型来提取解释。与[2]中的RMSA问题的每个组件分别求解，RL代理解决路由问题，基于路径长度的调制格式选择以及基于第一拟合策略的频谱分配。我们分析了该问题的三种变化，改变了奖励函数和选择RL代理的不可行的动作的可能性。我们特别有兴趣解释重要的网络和LightPath请求特征，该特征导致RL模型拒绝该请求。结果允许我们确定哪些功能和哪些值范围影响RL代理接受或拒绝LightPath请求。我们观察到，通过更改奖励功能，RL策略会更改拒绝请求时所考虑的重要功能。引入了防止RL模型采取不可行的措施的掩码，使功能的重要性更加均匀地分布在不同的路由选项上。我们认为，提出的方法对于增加将在真实网络中部署的RL模型的可信度可能是有价值的。
QD-SOA的性能比较，QW-SOA，散装...
1。介绍解决对短期范围内域内和纳特纳德式容量的需求不断增长，具有较高敏感性和波长施用多路复用（WDM）的连贯收发器被视为增加总体容量并达到总体能力的关键候选者[1，2]。O波段传输的距离和接收灵敏度受到更高的光纤衰减因子的限制，而WDM系统会引入更多的被动损失，例如多路复用器。使用O波段中的光放大器允许更长的触手可及，并使高通道计数配置可部署[3]。但是，在O波段中，尚不清楚放大技术的选择，尤其是在连贯的传输领域内。半导体光放大器（SOA）已经被探索以进行强度调制和直接检测（IM/DD）系统，作为在接收器端提供足够信号功率的一种方式[4]。然而，已知大量SOA表现出高噪声图并产生非线性失真，这阻碍了它们用于光学信号扩增的使用。此外，SOA通常会诱发信号chirp，从而使连贯的信号更加降低。量子点（QD）技术的进步允许与量子孔（QW）和散装对应物相比，QD SOA会产生较低的失真和chirp [5]。这很重要，因为SOA是O波段数据中心间接连接空间的良好候选者，因为它们的占地面积较小，功耗较小，而较小的功耗比掺杂的纤维纤维放大器（PDFA），并且最重要的是，它们可以集成到光子集成电路中（PIC）。2。尽管如此，不同SOA技术提供的总体性能和非线性增益动力学尚未进行测试和比较，并在IM/DD和相干调制的情况下，以建立下一代图片所需的高波特速率与纤维放大器进行比较。这项经验研究对于简化了一定的系统拓扑（调制格式，波特率等）的放大器选择很重要。因此，在这一贡献中，我们首先考虑了QD，QW和BOLK SOA的比较，即考虑两个关键的表现参数，这些参数会影响波形振幅和相位，即增加恢复时间（GRT）和线宽增强因子（亨利或α -Factor）。接下来，重要的是，我们通过研究依赖于这种放大器和PDFA的IM/DD和相干系统的BER性能，将分析扩展到O波段的高速系统领域。我们在第3节中通过实验证明，QD-SOA以高波德速率和IM/DD的PDFA和其他SOA的表现高，并且能够扩大多-TBPS WDM系统。SOA在本节中的表征，我们比较了具有相似属性的散装和QW-Soas（Inphenix ip- sad1301）以及来自Innolume的QD-SOA中的一些相关特征。主要结果总结在图中1 a）。它们与文献得出的“典型”值相辅相成。公平的比较需要从饱和度中运行所有SOA。否则，较低的饱和功率SOA将遭受添加的非线性失真。图相应的饱和功率如图1 b）描绘了该参数，该参数是（CW）输入功率在SOA中的函数。1 a）（第一列）。QD-SOA表现出较高的输入饱和功率（3dB增益降低），P坐在。所有的肥皂都在其最大增益点偏见。测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。 SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。 因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。 图的第3列 1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。 除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。 QD-SOA展示测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。图1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。QD-SOA展示