用于 WDM 光通信系统中信道内与信道间失真补偿的多波长光子神经形态计算
光学
2022-10-04 v1 新兴技术
应用物理
摘要
DSP（数字信号处理）已广泛应用于光通信系统中以缓解信号失真，并成为过去十年支撑数据流量增长的关键技术之一。然而，基于专用集成电路的 DSP 芯片严格的能耗预算阻碍了某些强大但计算代价高昂的 DSP 算法的部署。因此，光纤非线性引起的信号失真阻碍了光纤通信系统，尤其在波分复用（WDM）传输系统中。为应对这些挑战，光子硬件（即光子神经网络）有望打破电子学的性能限制，并在解决传统数字电子平台无法达成的智能任务上获得带宽、延迟和功耗方面的优势。本工作提出了一种光子循环神经网络（RNN），据我们所知首次能够在光子域中同时解决多个 WDM 信道中的色散以及信道内与信道间光纤非线性。此外，我们的光子 RNN 可直接在光子域处理光 WDM 信号，避免了模数转换器（ADC）中高昂的能耗与速度开销。我们在仿真中证明，得益于其处理信道间光纤非线性的独特能力，我们的光子 RNN 可同时处理多个 WDM 信道，并在脉冲幅度调制 4 电平（PAM4）传输系统中相比典型 DSP 算法对所有 WDM 信道实现更低的误码率。除信号质量性能外，根据我们的功耗与延迟分析，所提系统相比最先进的 DSP 芯片也有望显著降低功耗与延迟。
引用
@article{arxiv.2210.00930,
title = {Multi-Wavelength Photonic Neuromorphic Computing for Intra and Inter-Channel Distortion Compensations in WDM Optical Communication Systems},
author = {Benshan Wang and Thomas Ferreira de Lima and Bhavin J Shastri and Paul R Prucnal and Chaoran Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00930},
year = {2022}
}