論文の概要: A comparison between black-, grey- and white-box modeling for the bidirectional Raman amplifier optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05954v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 13:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 13:37:09.242199
• Title: A comparison between black-, grey- and white-box modeling for the bidirectional Raman amplifier optimization
• Title（参考訳）: 双方向ラマン増幅器最適化のための黒・灰色・白ボックスモデルの比較
• Authors: Metodi P. Yankov, Mehran Soltani, Andrea Carena, Darko Zibar, Francesco Da Ros,
• Abstract要約: 光学増幅器のオフライン最適化は、物理に深く根ざしたホワイトボックスモデルからブラックボックスのデータ駆動および物理に依存しないモデルまで幅広いモデルに依存している。 実験手法のいずれにおいても,80km間隔でCバンド上で1～3.6dBの同様の周波数および距離平坦性が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8098985611919018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Designing and optimizing optical amplifiers to maximize system performance is becoming increasingly important as optical communication systems strive to increase throughput. Offline optimization of optical amplifiers relies on models ranging from white-box models deeply rooted in physics to black-box data-driven and physics-agnostic models. Here, we compare the capabilities of white-, grey- and black-box models on the challenging test case of optimizing a bidirectional distributed Raman amplifier to achieve a target frequency-distance signal power profile. We show that any of the studied methods can achieve similar frequency and distance flatness of between 1 and 3.6 dB (depending on the definition of flatness) over the C-band in an 80-km span. Then, we discuss the models' applicability, advantages, and drawbacks based on the target application scenario, in particular in terms of flexibility, optimization speed, and access to training data.
• Abstract（参考訳）: スループット向上を目指す光通信システムにおいて,システム性能を最大化するための光増幅器の設計と最適化がますます重要になっている。 光学増幅器のオフライン最適化は、物理に深く根ざしたホワイトボックスモデルからブラックボックスのデータ駆動および物理に依存しないモデルまで幅広いモデルに依存している。 ここでは、双方向分散ラマン増幅器を最適化し、ターゲット周波数距離信号のパワープロファイルを実現するという課題に対して、ホワイトボックス、グレイボックス、ブラックボックスモデルの有効性を比較した。 実験手法のいずれにおいても,80km間隔でCバンド上の1～3.6dB(平坦度の定義に依存する)の同様の周波数および距離平坦性が得られることを示す。 次に、対象のアプリケーションシナリオ、特に柔軟性、最適化速度、トレーニングデータへのアクセスに基づくモデルの適用性、利点、欠点について論じる。

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