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一种用于下行 100G PAM-4 PON 的基于机器学习的新型均衡器

信号处理 2024-05-03 v1 机器学习

作者: Chen Shao , Elias Giacoumidis , Shi Li , Jialei Li , Michael Faerber , Tobias Kaefer , Andre Richter

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摘要

本文提出了一种频率校准的 SCINet（FC-SCINet）均衡器，用于具有 28.7 dB 路径损耗的下行 100G PON。在 5 km 传输距离下，与 FFE 和 3 层 DNN 相比，FC-SCINet 将 BER 改善了 88.87%，且复杂度降低了 10.57%。

关键词

均衡器 PAM-4 PON 机器学习误码率

引用

@article{arxiv.2405.00720,
  title  = {A Novel Machine Learning-based Equalizer for a Downstream 100G PAM-4 PON},
  author = {Chen Shao and Elias Giacoumidis and Shi Li and Jialei Li and Michael Faerber and Tobias Kaefer and Andre Richter},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.00720},
  year   = {2024}
}

备注

3 pages, 6 figures, accepted by Optical Fiber Communications Conference and Exhibition 2024