研究目的
采用组合光信号处理方法补偿光纤通信链路中的非线性效应。
研究成果
PCS调制与静态神经网络的联合使用提高了信号处理效率，将误码率降低至原来的三分之一到四分之一，并支持更高的最优功率传输。该方法部分补偿了非线性效应，提升了光纤通信链路的带宽利用率。
研究不足
由于光信道的记忆特性，静态神经网络无法完全补偿非线性效应。实际应用中，PCS调制的冗余度仅限于10-15%才能保证效率。计算复杂度和实时实现挑战尚未得到充分解决。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用概率星座整形（PCS）调制与静态神经网络相结合的信号处理方案。通过求解非线性薛定谔方程（采用对称分步傅里叶法）进行光纤信号传输的数值模拟建模。
2：样本选取与数据来源：
以16-QAM信号作为初始信号。通信链路包含10个跨段，每段由100公里光纤和放大器组成。
3：实验设备与材料清单：
光纤通信链路组件包括发射机、接收机、放大器、带通滤波器及神经网络。具体参数：衰减系数α=0.2 dB/km，光纤非线性系数γ=1.4 W?1km?1，色散系数β?=-25 ps2/km，波长λ=1550 nm，每周期采样数q=16。
4：2 dB/km，光纤非线性系数γ=4 W?1km?1，色散系数β?=-25 ps2/km，波长λ=1550 nm，每周期采样数q=16。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：发射机产生16-QAM信号（必要时经PCS调制器处理），信号通过含噪声放大器的光纤链路传输。接收端进行滤波处理，补偿色度色散与相位偏移，必要时采用神经网络进一步补偿。
5：数据分析方法：
测量误码率（BER）随输入功率的变化关系。神经网络训练采用Riedmiller弹性反向传播算法，基于变换薛定谔方程的分析方法用于结果解释。
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fibre-optic communication link
Transmission of optical signals over long distances with amplification and filtering.
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band-pass filter
BPF
Noise removal from the optical signal at the receiver.
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neural network
Static neural network with two hidden layers
Compensation for channel distortions in signal processing.
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amplifier
Amplification of the optical signal after each fibre span.
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