کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5449348 | 1512524 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
System impairment compensation in coherent optical communications by using a bio-inspired detector based on artificial neural network and genetic algorithm
ترجمه فارسی عنوان
جبران کمبود سیستم در ارتباطات نوری منسجم با استفاده از یک آشکارساز زیستی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فیبر نوری ارتباطات، پردازش سیگنال دیجیتال فراگیری ماشین، شبکه های عصبی مصنوعی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی مواد
مواد الکترونیکی، نوری و مغناطیسی
چکیده انگلیسی
A bio-inspired detector based on the artificial neural network (ANN) and genetic algorithm is proposed in the context of a coherent optical transmission system. The ANN is designed to mitigate 16-quadrature amplitude modulation system impairments, including linear impairment: Gaussian white noise, laser phase noise, in-phase/quadrature component imbalance, and nonlinear impairment: nonlinear phase. Without prior information or heuristic assumptions, the ANN, functioning as a machine learning algorithm, can learn and capture the characteristics of impairments from observed data. Numerical simulations were performed, and dispersion-shifted, dispersion-managed, and dispersion-unmanaged fiber links were investigated. The launch power dynamic range and maximum transmission distance for the bio-inspired method were 2.7Â dBm and 240Â km greater, respectively, than those of the maximum likelihood estimation algorithm. Moreover, the linewidth tolerance of the bio-inspired technique was 170Â kHz greater than that of the k-means method, demonstrating its usability for digital signal processing in coherent systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optics Communications - Volume 399, 15 September 2017, Pages 1-12
Journal: Optics Communications - Volume 399, 15 September 2017, Pages 1-12
نویسندگان
Danshi Wang, Min Zhang, Ze Li, Chuang Song, Meixia Fu, Jin Li, Xue Chen,