Modelo inverso de amplificador à fibra dopada com érbio para o controle de potências de saída no regime de alta modulação de ganho cruzado - Francisco, Ana Júlia Nora [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
A maior capacidade de transmissão de dados na Internet é uma necessidade crescente devido a atual implementação de novas tecnologias, como o 5G, que sobrecarregam não apenas os sistemas de comunicação móveis, mas também as conexões entre radiobases e a conexão dos sistemas celulares à Internet. As redes de comunicações ópticas são capazes de atender esta demanda, mas ainda dependem de amplificadores ópticos. Estes dispositivos utilizam fibras ópticas que permitem aumentar o produto comprimento de enlace por banda e são equipamentos indispensáveis para alcançar as distâncias impostas ao sistema. Entre os mais usados, estão os amplificadores à fibra dopada com érbio que são fundamentais para amplificar os sinais ópticos na janela de comprimento de onda de 1550 nm. Como o próprio nome expressa, o núcleo das fibras desses amplificadores é dopado com o elemento érbio durante o processo de fabricação. Já na etapa de uso, as fibras são bombeadas opticamente, excitando os seus íons e resultando no aumento do ganho óptico. No entanto, nos sistemas multiplexados por divisão de comprimento de onda existe o efeito do ganho cruzado, o qual é resultante da competição entre os feixes do sinal pelos íons excitados e faz com que o ganho experimentado por cada canal não seja dependente apenas da própria intensidade, mas também é influenciado pelas intensidades dos outros canais. Isso dificulta o controle das potências dos canais na saída dos amplificadores, fazendo com que determinar as potências de saída do amplificador a partir das potências de entrada se torne uma tarefa difícil. Existem modelos matemáticos que representam este efeito, mas necessitam do conhecimento de diversos parâmetros. Uma alternativa a eles, são os diversos modelos baseados em redes neurais artificiais encontrados em pesquisas da área, que são capazes de levar em conta a interação entre os distintos canais do sistema. Além disso, em alguns problemas práticos, não é necessário encontrar as potências de saída do amplificador, mas é preciso encontrar as potências de entrada que fornecem determinadas potências de saída desejadas. Este é o objetivo deste trabalho. Para atendê-lo, dois métodos foram explorados: (I) um modelo inverso de EDFA baseado em redes neurais artificiais e (II) um método baseado em otimização substituta. O método (I) foi empregado de forma inversa para manter potências constantes nas saídas do EDFA, partindo das potências de entrada do amplificador. Já no método (II), foram combinados um modelo de EDFA baseado em redes neurais artificiais com um algoritmo de otimização heurística, visando o mesmo objetivo. Os resultados obtidos por essas abordagens foram comparados para avaliação e a otimização substituta obteve os melhores resultados.

The increasing demand for higher data transmission capacity on the Internet is driven by the current implementation of new technologies, such as 5G, which not only overload mobile communication systems but also the connections between base stations and the cellular systems' connection to the Internet. Optical communication networks are capable of meeting this demand, but still rely on optical amplifiers. These devices use optical fibers to increase the length-bandwidth product of the link and are indispensable equipment for achieving the distances imposed on the system. Among the most commonly used are erbium-doped fiber amplifiers, which are essential for amplifying optical signals in the 1550 nm wavelength window. As the name suggests, the cores of the fibers in these amplifiers are doped with erbium during the manufacturing process. In the operational stage, the fibers are optically pumped, exciting their ions and resulting in increased optical gain. However, in wavelength-division multiplexed systems, there is the phenomenon of cross-gain, which results from the competition between signal beams for the excited ions and causes the gain experienced by each channel to depend not only on its own intensity but also on the intensities of the other channels. This complicates the control of channel powers at the amplifier output, making it difficult to determine the amplifier output powers from the input powers. There are mathematical models that represent this effect, but they require knowledge of various parameters. An alternative to them is the various models based on artificial neural networks found in research in the field, which are capable of taking into account the interaction between the different channels of the syst Furthermore, in some practical problems, it is not necessary to find the output powers of the amplifier, but it is necessary to find the input powers that provide certain desired output powers. This is the objective of this work. To address it, two methods were explored: (I) an inverse model of EDFA based on artificial neural networks and (II) a method based on surrogate optimization. Method (I) was employed inversely to maintain constant powers at the EDFA outputs, starting from the input powers of the amplifier. In method (II), an EDFA model based on artificial neural networks was combined with a heuristic optimization algorithm, aiming for the same objective. The results obtained by these approaches were compared for evaluation, and surrogate optimization achieved the best results.
Inverse model of erbium-doped fiber amplifier for controlling output powers in the high cross-gain modulation regime
Keywords: Amplificadores oticos; Érbio; Fibras ópticas; Inteligência artificial