Perturbation Theory-Aided Learned Digital Back-Propagation Scheme for Optical Fiber Nonlinearity Compensation
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Notice bibliographique
Résumé
Derived from the regular perturbation treatment of the nonlinear Schrödinger equation, a machine learning-based scheme to mitigate the intra-channel optical fiber nonlinearity is proposed. Referred to as the perturbation theory-aided (PA) learned digital back propagation (LDBP), the proposed scheme constructs a deep neural network (DNN) in a way similar to the split-step Fourier method: linear and nonlinear operations alternate. Inspired by the perturbation analysis, the intra-channel cross phase modulation term is conveniently represented by matrix operations in the DNN. The introduction of this term in each nonlinear operation considerably improves the performance, as well as enables the flexibility of PA-LDBP by adjusting the numbers of spans per step. The proposed scheme is evaluated by numerical simulations of a single-carrier optical fiber communication system operating at 32 Gbaud with 64-quadrature amplitude modulation and 20 × 80 km transmission distance. The results show that the proposed scheme achieves approximately 1 dB, 1.2 dB, 1.2 dB, and 0.5 dB performance gain in terms of <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\it Q}$</tex-math></inline-formula> factor over LDBP, when the numbers of spans per step are 1, 2, 4, and 10, respectively. Two methods are proposed to reduce the complexity of PA-LDBP, i.e., pruning the number of perturbation coefficients and chromatic dispersion compensation in the frequency domain for multi-span per step cases. Investigation of the performance and complexity suggests that PA-LDBP attains improved performance gains with reduced complexity when compared to LDBP in the cases of 4 and 10 spans per step.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle