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100Gb/sPDM-QPSK系统传输性能评估技术研究 被引量：6
1
作者 李炜 陈宝靖 +2 位作者 柴京 邓捷 高冠军 《光通信技术》 北大核心 2015年第4期15-17,共3页
研究了基于高速相干光接收的100Gb/s PDM-QPSK系统的传输性能评估技术,将解析评估公式推广到不同调制格式、带宽和不规则链路跨段等应用场景中并进行系统仿真验证。仿真结果显示,该评估方法能快速、准确地计算出不同功率、调制格式和跨... 研究了基于高速相干光接收的100Gb/s PDM-QPSK系统的传输性能评估技术,将解析评估公式推广到不同调制格式、带宽和不规则链路跨段等应用场景中并进行系统仿真验证。仿真结果显示,该评估方法能快速、准确地计算出不同功率、调制格式和跨段配置下的系统传输性能,Q因子误差低于0.8d B。 展开更多
关键词 高速相干光接收 偏振复用-正交相移键控 传输性能评估
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基于机器学习的相干光通信系统传输性能评估
2
作者 陈中盛 高冠军 刘鸿飞 《光通信研究》 2021年第4期15-20,共6页
针对传统相干光通信系统中光纤链路传输性能评估方法理论计算复杂且计算时间较长的问题,文章采用机器学习技术对调制格式和输入光功率等参数各异信道的相干光传输系统传输性能进行关联式建模和精确评估。建模和评估结果表明,该机器学习... 针对传统相干光通信系统中光纤链路传输性能评估方法理论计算复杂且计算时间较长的问题,文章采用机器学习技术对调制格式和输入光功率等参数各异信道的相干光传输系统传输性能进行关联式建模和精确评估。建模和评估结果表明,该机器学习模型能够代替复杂的理论计算,并且能够较为准确地给出预测值,理论计算值与模型预测Q值整体的平均误差为0.27 dB,理论计算值与模型预测光信噪比(OSNR)值整体的平均误差为0.33 dB;采用机器学习模型的计算时间稳定在4.4 s左右,而采用理论计算的时间随着干扰信道个数的增加计算时间逐渐增加。 展开更多
关键词 机器学习 相干光通信 传输性能评估
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