基于 Parzen 窗分类器的色散管理与非管理链路光纤非线性缓解
信号处理
2020-06-09 v1 信息论
机器学习
math.IT
机器学习
摘要
机器学习技术近来作为应对光信道损伤尤其是非线性效应的有前景的方法受到显著关注。本工作中，一种基于机器学习的分类技术，即 Parzen 窗（PW）分类器，被应用于缓解光信道中的非线性效应。PW 分类器被用作检测器，其改进的非线性决策边界更适应非线性光纤信道。在色散管理与色散非管理系统背景下应用 PW 时，均观察到性能提升。
引用
@article{arxiv.1909.08188,
title = {Fiber Nonlinearity Mitigation via the Parzen Window Classifier for Dispersion Managed and Unmanaged Links},
author = {Abdelkerim Amari and Xiang Lin and Octavia A. Dobre and Ramachandran Venkatesan and Alex Alvarado},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.08188},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 6 figures