概括
一个新的神经网络 (NN) 检测方案在高速光通信系统中提高了1.4dB的接收器灵敏度. 这种优化的方法可以提高带宽有限的强度调制和直接检测 (IM/DD) 系统的性能.
科学领域:
- 光学通信是指光学通信.
- 数字信号处理 数字信号处理
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 带宽有限的强度调制和直接检测 (IM/DD) 系统在信号检测方面面临着挑战.
- 传统的优化检测方案在性能提升方面存在局限性.
研究的目的:
- 为IM/DD系统提出使用神经网络 (NN) 的高性能优化检测方案.
- 为了提高接收器的灵敏度和整体系统性能.
主要方法:
- 一个基于NN的新型优化检测方案,包括基于NN的查找表 (NN-LUT) 和基于NN的后期日志最大值 (NN-MAP) 解码器.
- 该NN-LUT为NN-MAP解码器提供增强的先验信息 (PI).
- 在122Gbps的IM/DD光学4级脉冲振幅调制 (PAM-4) 系统中实现.
主要成果:
- 与同等计算复杂度的传统方法相比,拟议的NN-MAP方案将接收器灵敏度提高1.4dB.
- 实现了20%的前期错误纠正值.
- 证明了NN在优化IM/DD系统检测方面的有效性.
结论:
- 基于NN的优化检测方案在带宽有限的IM/DD系统中提供了显著的性能提升.
- 这项工作是NNs在这些系统中首次用于优化检测的首次应用.
- 拟议的方案为未来的高速光通信提供了一个有希望的方向.
