Artificial Neural Network Nonlinear Equalizer for Coherent Optical OFDM
Artificial Neural Network Nonlinear Equalizer for Coherent Optical OFDM
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DOI：
10.1109/lpt.2014.2375960
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发表时间：
2015-02-15
影响因子：
2.6
通讯作者：
Doran, Nick J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jarajreh, Mutsam A.;Giacoumidis, Elias;Doran, Nick J.
我们提出了一种新型低复杂度的基于人工神经网络 (ANN) 的非线性均衡器 (NLE)，用于相干光正交频分复用 (CO-OFDM)，并将其与最近基于逆 Volterra 级数传递函数 (IVSTF) 的 NLE 在长达 1000 公里的无补偿链路上进行比较。使用 16 正交幅度调制的 80 Gb/s CO-OFDM 的 ANN-NLE 演示表明，在 1000 公里传输后，相对于线性均衡和 IVSTF-NLE，Q 因子分别提高了 3 dB 和 1 dB。
We propose a novel low-complexity artificial neural network (ANN)-based nonlinear equalizer (NLE) for coherent optical orthogonal frequency-division multiplexing (CO-OFDM) and compare it with the recent inverse Volterra-series transfer function (IVSTF)-based NLE over up to 1000 km of uncompensated links. Demonstration of ANN-NLE at 80-Gb/s CO-OFDM using 16-quadrature amplitude modulation reveals a Q-factor improvement after 1000-km transmission of 3 and 1 dB with respect to the linear equalization and IVSTF-NLE, respectively.