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基于扰动的光纤非线性补偿的学习方法

信号处理 2022-10-10 v1

作者: Shenghang Luo , Sunish Kumar Orappanpara Soman , Lutz Lampe , Jeebak Mitra , Chuandong Li

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摘要

近期文献中提出了若干受机器学习启发的基于扰动的光纤非线性（PBNLC）补偿方法。我们批判性地重新审视了这些方法相较于非学习方法所宣称的优势。数值结果表明，对 PB-NLC 的扰动三元组进行学习型线性处理优于前馈神经网络方案。

关键词

基于扰动的光纤非线性补偿机器学习线性处理扰动三元组前馈神经网络光通信

引用

@article{arxiv.2210.03440,
  title  = {Learning for Perturbation-Based Fiber Nonlinearity Compensation},
  author = {Shenghang Luo and Sunish Kumar Orappanpara Soman and Lutz Lampe and Jeebak Mitra and Chuandong Li},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03440},
  year   = {2022}
}