Mitigação de não linearidades em sistemas de comunicações ópticas coerentes digitais utilizando árvores de decisão
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Data
2023-12-15
Autores
Orientador
Garde, Ivan Aritz Aldaya 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
São João da Boa Vista - FESJBV - Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Neste trabalho de conclusão de curso em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações, abordamos a
mitigação de não linearidades em sistemas de comunicações ópticas coerentes digitais, focando na
aplicação da classificação por árvores de decisão. As comunicações ópticas coerentes digitais, cruciais
para a eficiência espectral em redes ópticas, enfrentam limitações devido à combinação de ruído e
distorção não linear. Ao aplicar a inteligência artificial, especificamente a classificação por árvores de
decisão, investigamos sua eficácia em um sistema de comunicação óptica coerente de longo alcance com
modulação 16-QAM. Os resultados demonstram uma melhoria significativa na tolerância à distorção
não linear. Para o método de máxima verossimilhança, com potência óptica de 7 dBm, alcançamos
uma taxa de erro de bit (BER) de cerca de 1.4982 × 10−3. Em contraste, o método de classificação
por árvores de decisão, processando cada polarização independentemente com hiperparâmetros em
configuração padrão e potência óptica de 8 dBm, resultou em uma BER de aproximadamente 9.3460×
10−4. Otimizando os hiperparâmetros, essa taxa melhorou para 6.7075 × 10−4. Processando as duas
polarizações conjuntamente, os hiperparâmetros em configuração padrão resultaram em uma BER de
5.9127 × 10−4, e com hiperparâmetros otimizados, em 5.6743 × 10−4, considerando o melhor caso
para ambas as configurações. Este estudo destaca a eficácia da classificação por árvores de decisão na
otimização de sistemas ópticos digitais coerentes, particularmente em ambientes de longo alcance com
modulação avançada, representando uma contribuição valiosa para o desenvolvimento de tecnologias
de comunicação óptica mais eficientes e confiáveis.
Resumo (inglês)
In this undergraduate thesis in Electronic and Telecommunications Engineering, we address the
mitigation of nonlinearities in digital coherent optical communication systems, focusing on the
application of decision tree classification. Digital coherent optical communications, crucial for
spectral efficiency in optical networks, face limitations due to the combination of noise and nonlinear
distortion. By applying artificial intelligence, specifically decision tree classification, we investigated its
effectiveness in a long-range coherent optical communication system with 16-QAM modulation. The
results demonstrate a significant improvement in tolerance to nonlinear distortion. For the maximum
likelihood method, with an optical power of 7 dBm, we achieved a bit error rate (BER) of about 1.4982×
10−3. In contrast, the decision tree classification method, processing each polarization independently
with standard hyperparameters and optical power of 8 dBm, resulted in a BER of approximately
9.3460 × 10−4. Optimizing the hyperparameters, this rate improved to 6.7075 × 10−4. Processing
both polarizations together, the standard hyperparameters resulted in a BER of 5.9127 × 10−4, and
with optimized hyperparameters, in 5.6743 × 10−4, considering the best case for both configurations.
This study highlights the efficacy of decision tree classification in optimizing digital coherent optical
systems, particularly in long-range environments with advanced modulation, representing a valuable
contribution to the development of more efficient and reliable optical communication technologies.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português
Como citar
MENDONÇA, O. J. Mitigação de não linearidades em sistemas de comunicações ópticas coerentes digitais utilizando árvores de decisão. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) — Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", São João da Boa Vista, 2023.
