Utilização de regressão logística para mitigação de não linearidades em sistemas de comunicações ópticas coerentes digitais
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Data
2019-12-05
Autores
Paula Júnior, Rômulo Aparecido de
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
In this work we studied a method for compensating nonlinearities based on artificial intelligence for digital coherent long-reach passive optical networks. The transmission of an optical signal modulated utilizing 16-QAM format through a link, whose model considers both linear and nonlinear effects, was computationally simulated. In such systems, noise and attenuation limit the range. Unfortunately, increasing transmission power is not a feasible solution, because it causes the excitation of nonlinearities as a result the interation between the signal and the medium. The results show that, due to the nonlinear phase rotation caused by the Kerr effect, the conventional detection by maximum likelihood presents low performance. The implemented computational technique, denominated logistic regression, is able to draw complex decision boundaries that fit the received distorted constellations. By applying the aforementioned algorithm, a decrease of up to 38% of the optimal value of the symbol error rate in relation with the maximum likelihood detection can be achieved. These results reveal that, by the compensation of such effects, it’s possible to improve the bandwidth-length product.
No presente trabalho estudamos um método de compensação de não linearidades baseado em algoritmos de inteligência artificial para uma rede óptica passiva coerente digital de longa distancia. Simulou-se computacionalmente a transmissão de um sinal óptico modulado utilizando formato 16-QAM por meio de um enlace, cujo modelo inclui tanto efeitos lineares quanto não lineares. Os fenômenos de ruído e de atenuação são responsáveis por limitar o alcance de um sistema óptico, e o aumento da potência de transmissão não é uma solução trivial, pois isto ocasiona a excitação de não linearidades devido à interação do sinal com o meio. Os resultados mostram que, devido a rotação não linear de fase causada pelo efeito Kerr, a detecção por máxima verossimilhança apresenta um baixo desempenho. A técnica computacional implementada, denominada regressão logística, é capaz de traçar limiares de decisão complexos que se adaptam as constelações distorcidas recebidas. Ao utilizar o algoritmo demonstrou-se uma diminuição de cerca de 38% do valor ótimo da taxa de erro de símbolo em relação a detecção por máxima verossimilhança. Estes resultados indicam que, ao compensar tais efeitos, é possível melhorar o produto banda-distancia.
No presente trabalho estudamos um método de compensação de não linearidades baseado em algoritmos de inteligência artificial para uma rede óptica passiva coerente digital de longa distancia. Simulou-se computacionalmente a transmissão de um sinal óptico modulado utilizando formato 16-QAM por meio de um enlace, cujo modelo inclui tanto efeitos lineares quanto não lineares. Os fenômenos de ruído e de atenuação são responsáveis por limitar o alcance de um sistema óptico, e o aumento da potência de transmissão não é uma solução trivial, pois isto ocasiona a excitação de não linearidades devido à interação do sinal com o meio. Os resultados mostram que, devido a rotação não linear de fase causada pelo efeito Kerr, a detecção por máxima verossimilhança apresenta um baixo desempenho. A técnica computacional implementada, denominada regressão logística, é capaz de traçar limiares de decisão complexos que se adaptam as constelações distorcidas recebidas. Ao utilizar o algoritmo demonstrou-se uma diminuição de cerca de 38% do valor ótimo da taxa de erro de símbolo em relação a detecção por máxima verossimilhança. Estes resultados indicam que, ao compensar tais efeitos, é possível melhorar o produto banda-distancia.
Descrição
Palavras-chave
Comunicações ópticas, Inteligência artificial, Telecomunicações