研究目的
研究基于多层感知器(MLP-ANN NLE)的新型人工神经网络非线性均衡器在16-QAM相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统中补偿子载波间四波混频效应的有效性。
研究成果
所提出的MLP-ANN非线性均衡器有效补偿了16-QAM相干光正交频分复用系统中子载波间的四波混频效应,在600公里和2000公里传输距离下分别使Q因子提升1.4分贝和0.6分贝,并将传输距离延长400公里。该方案在非线性补偿中展现出强鲁棒性,能降低误码率并使星座点更集中。
研究不足
该研究聚焦于特定的调制格式(16-QAM),可能未涵盖光通信中的所有可能场景。对于实时信号处理应用中的计算复杂度和实施可行性尚未深入探讨。
1:实验设计与方法选择:
本研究采用基于多层感知器(MLP-ANN NLE)的新型人工神经网络非线性均衡器,用于补偿16-QAM相干光正交频分复用系统中的非线性效应。该方法通过使用完全随机码训练MLP-ANN来学习非线性模型。
2:样本选择与数据来源:
该相干光正交频分复用系统采用16-QAM调制格式,数据传输速率为40 Gb/s,使用512个子载波。
3:实验设备与材料清单:
仿真设置包括用于数值模拟的MATLAB/VPI-Transmission-Maker、具有特定参数的标准单模光纤(SSMF),以及噪声系数为6 dB、增益为20 dB的掺铒光纤放大器(EDFA)。
4:实验步骤与操作流程:
接收端执行包括串并转换、FFT解调在内的操作,并使用线性均衡器和MLP-ANN NLE进行色散与非线性补偿。
5:数据分析方法:
通过Q因子的提升和误码率(BER)的降低来衡量有效性。
独家科研数据包,助您复现前沿成果,加速创新突破
获取完整内容