采用具有非平坦增益与噪声系数的 EDFA 的多跨段光纤通信系统信噪比优化
机器学习
2021-10-01 v1 网络与互联网体系结构
信号处理
摘要
光通信系统的吞吐量优化是当前光网络的关键挑战。增益平坦滤波器（GFFs）的使用以插入损耗、更高功耗及潜在更差性能为代价简化了该问题。本工作中，我们提出一种用于信噪比（SNR）优化的多跨段传输系统的分量级模型。训练了一个基于机器学习的模型，用于无 GFF 的 C 波段放大器的增益与噪声系数谱形。该模型与光纤中包括受激拉曼散射的非线性高斯噪声模型以及背靠背测量的实现代价谱形相结合，以预测多跨段波分复用系统中各信道的 SNR。系统模型中的所有基本分量均可微，并允许基于梯度下降对任意跨段数与每跨段长度配置的系统进行优化。当为平坦且最大化的每信道接收 SNR 优化输入功率谱形时，任意 3 跨段实验系统的最小性能相较平坦输入功率谱形系统提升高达 8 dB。同时实现了低至 1.2 dB 的 SNR 平坦度。该模型与优化方法被用于优化一个示例核心网络的性能，相较未考虑非线性的方案显示出 0.2 dB 的增益。该方法也被证明有益于具有理想增益平坦的系统，相较平坦输入功率谱形实现高达 0.3 dB 的增益。
引用
@article{arxiv.2106.03639,
title = {SNR optimization of multi-span fiber optic communication systems employing EDFAs with non-flat gain and noise figure},
author = {Metodi Plamenov Yankov and Pawel Marcin Kaminski and Henrik Enggaard Hansen and Francesco Da Ros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.03639},
year = {2021}
}
备注
submitted to JLT