基于高斯过程驱动历史匹配的光纤通信网络物理层参数估计
信息论
2022-02-24 v1 信号处理
math.IT
摘要
我们提出一种通过历史匹配从信噪比估计光网络物理层参数的方法。昂贵的网络链路仿真器由高斯过程代理模型 emulate,该模型用于从仿真的真值数据估计一组物理层参数。所假设的先验知识包括从文献与典型网络组件规格表获得的宽泛参数边界,以及仿真器的基于物理的模型。仅使用3次仿真测量,在以1 dB或更大信噪比代价下展示了对物理层参数的准确估计。所提方法高度灵活,允许从宽泛先验边界标定任意未知仿真器输入。讨论了该方法在改进光网络建模中的作用。
引用
@article{arxiv.2202.11700,
title = {Gaussian Process-Driven History Matching for Physical Layer Parameter Estimation in Optical Fiber Communication Networks},
author = {Josh W. Nevin and Sam Nallaperuma and Seb J. Savory},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11700},
year = {2022}
}
备注
4 pages with 2 additional pages for references and appendix. 2 figures. To be presented as a workshop paper at the AAAI ADAM workshop 2022