論文の概要: Neural Network Architectures for Optical Channel Nonlinear Compensation in Digital Subcarrier Multiplexing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06836v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 21:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 15:10:28.351038
• Title: Neural Network Architectures for Optical Channel Nonlinear Compensation in Digital Subcarrier Multiplexing Systems
• Title（参考訳）: ディジタルサブキャリア多重システムにおける光チャネル非線形補償のためのニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Ali Bakhshali, Hossein Najafi, Behnam Behinaein Hamgini, Zhuhong Zhang
• Abstract要約: 本稿では,デジタルサブキャリア多重化(DSCM)光伝送システムにおけるファイバ非線形干渉のモデル化と補償に,様々なニューラルネットワーク(ANN)構造を用いることを提案する。 我々は,DSCMシステムの繊維非線形歪みを,すべてのサブキャリアにまたがる完全連結ネットワークによって補償し始める。 DSCMシステムにおけるANN非線形等化器の設計に適切なマクロ構造を組み込むことは,次世代のコヒーレント光トランシーバの実用化に不可欠であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9252523881586052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose to use various artificial neural network (ANN) structures for modeling and compensation of intra- and inter-subcarrier fiber nonlinear interference in digital subcarrier multiplexing (DSCM) optical transmission systems. We perform nonlinear channel equalization by employing different ANN cores including convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory (LSTM) layers. We start to compensate the fiber nonlinearity distortion in DSCM systems by a fully connected network across all subcarriers. In subsequent steps, and borrowing from fiber nonlinearity analysis, we gradually upgrade the designs towards modular structures with better performance-complexity advantages. Our study shows that putting proper macro structures in design of ANN nonlinear equalizers in DSCM systems can be crucial for practical solutions in future generations of coherent optical transceivers.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,デジタルサブキャリア多重化(DSCM)光伝送システムにおけるサブキャリア内およびサブキャリア間非線形干渉のモデル化と補償に,様々なニューラルネットワーク(ANN)構造を用いることを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や長寿命メモリ(LSTM)などの異なるANNコアを用いて非線形チャネル等化を行う。 我々は,DSCMシステムの繊維非線形歪みを,すべてのサブキャリアにまたがる完全連結ネットワークによって補償し始める。 その後のステップ、およびファイバー非線形性解析からの借用により、我々はより優れた性能・複雑さの利点を持つモジュラー構造への設計を徐々にアップグレードする。 DSCMシステムにおけるANN非線形等化器の設計に適切なマクロ構造を組み込むことは,次世代のコヒーレント光トランシーバの実用化に不可欠であることを示す。

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