OSNR prediction for optical links via learned noise figures
OSNR prediction for optical links via learned noise figures
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通过学习噪声系数对光链路进行 OSNR 预测
DOI：
10.1109/ecoc52684.2021.9605932
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
G. Charlet
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sarah Kamel;H. Hafermann;D. L. Gac;Ludovic Dos Santos;B. Kégl;Y. Frignac;G. Charlet
我们通过机器学习模型，根据从实验数据中学习到的噪声系数，预测具有多达23个EDFA的光链路的每通道OSNR。对于20跨距链路，覆盖99%情况的误差容限小于0.35 dB。
We predict the per-channel OSNR of optical links with up to 23 EDFAs via a machine learning model based on learned noise figures from experimental data. For a 20 span link, the error margin to cover 99% of cases is less than 0.35 dB.