研究目的
研究基于神经网络的均衡器在非线性傅里叶域中的应用，以提高光纤通信系统对抗放大自发辐射噪声的性能。
研究成果
在周期性基于非线性傅里叶变换的光纤通信系统中，通过利用噪声干扰接收信号离散频谱中的带内和带外点，应用简单的神经网络均衡器可显著提升系统性能。
研究不足
该研究仅限于基于周期性NFT的通信系统，未探讨所有潜在的噪声模型或调制方案。
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[IEEE 2019年欧洲激光与光电子学会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑 (2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与光电子学会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 基于人工神经网络的非线性傅里叶域光纤通信均衡器
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DOI：10.1109/CLEOE-EQEC.2019.8871832
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
非线性傅里叶变换（NFT）已展现出克服光纤通信系统中非线性信号失真挑战的潜力。然而关于基于NFT通信的基本特性仍存在诸多未知。光通信系统最重要的特性之一是抵抗光放大器必然产生的放大自发辐射（ASE）噪声的鲁棒性。这种噪声不仅像所有系统那样污染信号，更对基于NFT的系统产生特殊危害——破坏非线性薛定谔方程（NLSE）可积性的基本概念。此外，该噪声经过"直接NFT"非线性变换后与信号功率相关。现有研究初步建立了非线性傅里叶域噪声模型，并针对纯离散谱或纯连续谱调制等特殊情况提出了近似方法。但这些研究的局限性使其难以用于设计最优接收机——这正是分析噪声特性的主要工程目标。
另一方面，基于机器学习的光纤通信噪声特性研究已取得可喜成果。机器学习（ML）既能解析噪声影响，也可缓解其扰动程度。特别是在基于NFT的系统中，当数据映射到信号离散谱（DS）时，接收端计算得到的DS包含噪声导致的伪元素。这些点通常被视为无用信息而被滤除。然而这些点与DS主元素存在相关性，其互信息可用于提升接收检测性能。本研究采用简单神经网络（NN）对周期NFT通信系统接收的DS进行反向传播。如图1a所示（基于64-QAM星座图），每个符号按文献[5,6]方法映射到周期信号的DS。通过精确逆变换构建具有给定DS的信号，并发送至含11个80公里标准单模光纤跨段的噪声链路。接收端计算的DS（包括带外分量）被输入基于NN的均衡器。我们将计算所得DS的全部数据作为输入特征向量送入双层（每层10个神经元）NN。系统采用拉曼放大并假设其能完美补偿跨段功率损耗。
作者：
Morteza Kamalian-Kopae，A. Vasylchenkova，O. Kotlyar，M. Pankratova，J. Prilepsky，S. Turitsyn
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