物理学 > 光学
[提交于 2025年7月18日
]
标题: 通过前馈光子神经网络在多段光纤链路中的非线性失真均衡
标题: Nonlinear Distortion Equalization in Multi-Span Optical Links Via a Feed-Forward Photonic Neural Network
摘要: 使用集成前馈光子神经网络(PNN)对光通信信号中的线性和非线性失真进行均衡。 PNN 基于一个由 8 抽头有限脉冲响应(FIR)滤波器组成的线性阶段,每个抽头具有可调的幅度和相位权重,并通过线路末端光电探测器的平方模运算实现非线性阶段。 在强度调制/直接检测(IMDD)系统中,PNN 被应用于经过多段传输的 2 级脉冲幅度调制(PAM2)光信号。 每个 50 公里段包括光纤传输、光功率恢复以及通过可调色散补偿器进行的可选色散补偿。 位于接收端,PNN 实现了低延迟和低功耗的全光信号处理。 实验验证使用了一个在 10 Gbps 信号上运行的硅基绝缘体器件。 它展示了在长达 200 公里的距离上的色散均衡以及在去除色散后的自相位调制(450 公里)。 仿真研究了 PNN 在 100 Gbps 调制下的适应性及其在交叉相位调制均衡方面的潜力。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.