【摘 要】
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高阶色散导致光信号在光纤的传播过程中常常会发生非线性失真的现象,并导致接收信号的误码率升高.为了解决该问题,提出了基于深度神经网络的光信号预测技术.该技术首先总结了光纤通信系统的信号传播模型,然后确定了深度神经网络输入层与输出层的参数,最后在训练阶段通过海洋捕食者算法搜索神经网络隐藏层的参数.实验结果表明,深度神经网络模型能够准确地预测接收光信号的正确波形,为光纤的色散补偿提供基础.
【机 构】
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东莞职业技术学院电子与电气工程学院,广东东莞523808
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高阶色散导致光信号在光纤的传播过程中常常会发生非线性失真的现象,并导致接收信号的误码率升高.为了解决该问题,提出了基于深度神经网络的光信号预测技术.该技术首先总结了光纤通信系统的信号传播模型,然后确定了深度神经网络输入层与输出层的参数,最后在训练阶段通过海洋捕食者算法搜索神经网络隐藏层的参数.实验结果表明,深度神经网络模型能够准确地预测接收光信号的正确波形,为光纤的色散补偿提供基础.
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