論文の概要: Flexible Raman Amplifier Optimization Based on Machine Learning-aided
Physical Stimulated Raman Scattering Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07650v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 09:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-16 15:11:08.082561
- Title: Flexible Raman Amplifier Optimization Based on Machine Learning-aided
Physical Stimulated Raman Scattering Model
- Title（参考訳）: 機械学習支援物理刺激ラマン散乱モデルに基づくフレキシブルラマン増幅器最適化
- Authors: Metodi Plamenov Yankov, Francesco Da Ros, Uiara Celine de Moura,
Andrea Carena and Darko Zibar
- Abstract要約: 機械学習(ML)を用いたラマンゲイン勾配係数の微分関数を求める。
フォワードポンプ構成における任意の数のポンプの周波数とパワーは、任意のデータチャネルロードとスパン長さに最適化される。
4 THzで1dBの利得平坦性が達成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The problem of Raman amplifier optimization is studied. A differentiable
interpolation function is obtained for the Raman gain coefficient using machine
learning (ML), which allows for the gradient descent optimization of
forward-propagating Raman pumps. Both the frequency and power of an arbitrary
number of pumps in a forward pumping configuration are then optimized for an
arbitrary data channel load and span length. The forward propagation model is
combined with an experimentally-trained ML model of a backward-pumping Raman
amplifier to jointly optimize the frequency and power of the forward
amplifier's pumps and the powers of the backward amplifier's pumps. The joint
forward and backward amplifier optimization is demonstrated for an unrepeatered
transmission of 250 km. A gain flatness of $<$ 1~dB over 4 THz is achieved. The
optimized amplifiers are validated using a numerical simulator.
- Abstract（参考訳）: ラマン増幅器最適化の問題点について検討した。
機械学習(ML)を用いたラマンゲイン係数に対して,前方伝搬ラマンポンプの勾配勾配勾配最適化が可能な微分補間関数を求める。
フォワードポンプ構成における任意の数のポンプの周波数とパワーは、任意のデータチャネルロードとスパン長さに最適化される。
前方伝搬モデルは、後方増幅器のポンプの周波数とパワーと後方増幅器のポンプのパワーを協調的に最適化する後方励起ラマン増幅器の実験的なMLモデルと組み合わせられる。
前方および後方のアンプの最適化は250kmの未繰り返し伝送に対して実証される。
4Hz以上の利得平坦度を$<$ 1~dBとする。
最適化増幅器は数値シミュレータを用いて検証される。
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