基于机器学习的相干光通信系统传输性能评估

来源 :光通信研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ccbone

【摘要】

：

针对传统相干光通信系统中光纤链路传输性能评估方法理论计算复杂且计算时间较长的问题,文章采用机器学习技术对调制格式和输入光功率等参数各异信道的相干光传输系统传输性能进行关联式建模和精确评估。建模和评估结果表明,该机器学习模型能够代替复杂的理论计算,并且能够较为准确地给出预测值,理论计算值与模型预测Q值整体的平均误差为0.27 dB,理论计算值与模型预测光信噪比(OSNR)值整体的平均误差为0.33

【作者】

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陈中盛高冠军刘鸿飞

【机构】

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北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室,中国科学院国家天文台FAST重点实验室

【出处】

：

光通信研究

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

机器学习相干光通信传输性能评估

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(U1831110),北京邮电大学行动计划资助项目(2019XD-A15),信息光子学与光通信国家重点实验室自主研究课题资助项目(IPOC2020ZZ02)。

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