低复杂度的优化检测与集群协助C频段64Gb/sOOK传输超过100公里的SSMF

科学领域:

• 视觉通信系统工程 视觉通信系统工程
• 信号处理算法 信号处理算法
• 数据聚类技术数据聚类技术.

背景情况:

• 优化检测方案对于提高高速光传输系统的性能至关重要.
• 均衡器产生的带内噪声可能会降低信号质量.
• 现有的集群算法通常需要一个训练阶段,增加复杂性.

研究的目的:

• 为光学传输提出一个低复杂度的优化检测方案.
• 引入一个修改的等宽离散 (MEWD) 集群算法,消除了培训过程.
• 评估拟议方案在C频段64Gb/s开关键化 (OOK) 系统中的性能.

主要方法:

• 以重量分配 (PF-WS) 的后过器和集群辅助的日志最大后期估计 (CA-Log-MAP) 的开发.
• 引入一个修改的等宽离散 (MEWD) 聚类算法,以实现高效的数据分组.
• 在100公里的标准单模光纤 (SSMF) 传输系统中进行实验验证.

主要成果:

• 提议的优化检测方案显著抑制带内噪声后等效.
• 实现了每符号实值乘法 (RNRM) 的显著降低:69.23%,7%的硬决策前置错误校正 (HD-FEC) 和82.93%的性能和.
• MEWD 算法表现出与 k-means 聚类具有可比性能的性能,而不需要训练过程.

结论:

• 拟议的PF-WS和CA-Log-MAP方案为光学数据检测提供了一个低复杂度,高性能解决方案.
• MEWD集群算法为优化决策方案提供了一个高效的,无需培训的替代方案.
• 这项工作代表了聚类算法的首次应用,以优化光通信中的决策方案.