論文の概要: Field-Enhanced Filtering in MIMO Learned Volterra Nonlinear Equalisation of Multi-Wavelength Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07705v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 17:25:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:58:01.817834
- Title: Field-Enhanced Filtering in MIMO Learned Volterra Nonlinear Equalisation of Multi-Wavelength Systems
- Title(参考訳): 多波長系のMIMO学習ボルテラ非線形等化におけるフィールド強化フィルタ
- Authors: Nelson Castro, Sonia Boscolo, Andrew D. Ellis, Stylianos Sygletos,
- Abstract要約: 電力および光信号波形のフィルタリングにより拡張された適応時間領域非線形ステージをもつ新しい非線形等化手法を提案する。
このアプローチは各ステップにおける分散と非線形の相互作用を効果的に捉え、9時間9時間9ドルMIMO演算の複雑さを46%削減する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel MIMO-WDM Volterra-based nonlinear-equalisation scheme with adaptive time-domain nonlinear stages enhanced by filtering in both the power and optical signal waveforms. This approach efficiently captures the interplay between dispersion and non-linearity in each step, leading to $46\%$ complexity reduction for $9\times 9$-MIMO operation.
- Abstract(参考訳): 本稿では,MIMO-WDMボルテラを用いた非線形等化手法を提案する。
このアプローチは各ステップにおける分散と非線形の相互作用を効果的に捉え、9ドルで9$-MIMO演算の複雑性を4,6\%削減する。
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