基于信号功率非线性变换的光信噪比监测
基于信号功率非线性变换,结合神经网络,文章提出了一种利用深度神经网络(DNN)实现光信噪比(OSNR)监测的方法。通过对信号功率、信号2次方、4次方和8次方运算后对应的快速傅里叶变换(FFT)后的幅度获取信号与OSNR相关特征量,并利用DNN提取相关特征量以实现OSNR监测。仿真结果表明,针对28 Gbaud偏振复用(PDM)正交相移键控(QPSK)、PDM-8相移键控(PSK)、PDM-8正交振幅调制(QAM)和PDM-16QAM信号相干光通信系统,对应的背靠背OSNR监测平均标准误差分别为0.10、0.09、0.33和0.46 dB。对这4种调制格式,在入纤功率分别为4、4、3和3 dBm...
Main Authors: | , |
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Format: | Article |
Language: | zho |
Published: |
《光通信研究》编辑部
2019-01-01
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Series: | Guangtongxin yanjiu |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.gtxyj.com.cn/thesisDetails#10.13756/j.gtxyj.2019.05.003 |
Summary: | 基于信号功率非线性变换,结合神经网络,文章提出了一种利用深度神经网络(DNN)实现光信噪比(OSNR)监测的方法。通过对信号功率、信号2次方、4次方和8次方运算后对应的快速傅里叶变换(FFT)后的幅度获取信号与OSNR相关特征量,并利用DNN提取相关特征量以实现OSNR监测。仿真结果表明,针对28 Gbaud偏振复用(PDM)正交相移键控(QPSK)、PDM-8相移键控(PSK)、PDM-8正交振幅调制(QAM)和PDM-16QAM信号相干光通信系统,对应的背靠背OSNR监测平均标准误差分别为0.10、0.09、0.33和0.46 dB。对这4种调制格式,在入纤功率分别为4、4、3和3 dBm,传输距离分别为2 000、1 040、1 040和800 km单模光纤时,获得的OSNR监测平均标准误差分别为0.43、0.34、0.66和0.79 dB。 |
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ISSN: | 1005-8788 |