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基于级联人工神经网络的快速QoT估计方法，用于基于IMDD的全光网络中的实时路径配置。

Fast QoT estimation method using cascaded artificial neural network for real-time path provisioning in IMDD based all-optical networks.

作者信息

Igarashi Ryo, Koma Ryo, Hara Kazutaka, Kani Jun-Ichi, Yoshida Tomoaki

出版信息

Opt Express. 2024 Jan 15;32(2):1176-1187. doi: 10.1364/OE.505932.

DOI:10.1364/OE.505932
PMID:38297675
Abstract

We propose a fast quality of transmission (QoT) estimation method based on cascaded artificial neural networks (ANNs) for intensity modulation-direct detection (IMDD) systems. The proposed method can calculate the bit error rate of three-span 36 km transmission within 0.7 seconds while taking account of the deterministic waveform distortion caused by the chromatic dispersion and self-phase modulation (SPM).

摘要

我们提出了一种基于级联人工神经网络（ANN）的快速传输质量（QoT）估计方法，用于强度调制直接检测（IMDD）系统。该方法能够在考虑由色散和自相位调制（SPM）引起的确定性波形失真的情况下，在0.7秒内计算出三跨36公里传输的误码率。

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