基于子带处理与深度学习的宽带时域数字反向传播
信息论
2018-07-05 v1 math.IT
机器学习
摘要
我们提出了一种用于数字反向传播的低复杂度子带 DSP 架构，其中走离效应（walk-off effect）使用简单延迟单元进行补偿。对于模拟的 96-Gbaud 信号和 2500 km 光链路，我们的方法相比线性均衡取得了 2.8 dB 的 SNR 提升。
引用
@article{arxiv.1807.01545,
title = {Wideband Time-Domain Digital Backpropagation via Subband Processing and Deep Learning},
author = {Christian Häger and Henry D. Pfister},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01545},
year = {2018}
}
备注
3 pages, 3 figurs