Redes neurais convolucionais para predição de probabilidade de erro de bit em sistemas de comunicações ópticas coerentes digitais limitados por modulação de fase não linear
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Data
2022-06-01
Autores
Silva, Lucas Marim da
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Neste trabalho são desenvolvidas técnicas para estimar a probabilidade de erro de bit (BER) em sistemas de comunicações ópticas digitais coerentes utilizando redes neurais convolucionais (CNNs). A estimativa é performada por meio do processamento histogramas de constelações de sinais por um algoritmo de regressão, capaz de generalizar a estimativa para redes ópticas passivas (PONs) com diferentes comprimentos de enlace e valores de potência de transmissão. Os resultados revelam que, utilizando uma CNN capaz de processar histogramas compostos por 10.000 símbolos e 64 bins, o erro entre o valor médio de BER estimado e esperado foi igual ou inferior a 10.87% para uma PON de 150 km considerando a faixa de valores de potência em que o sistema é limitado por modulação de fase não linear. O custo computacional necessário para realizar uma estimativa de BER utilizando a CNN descrita é de 195,61 x 10^6 operações de ponto flutuante.
In this work, we developed techniques to estimate bit error ratio (BER) in digital coher- ent optical communications systems using convolutional neural networks (CNNs). The estimation is performed by processing histograms of constellations diagrams considering a regression algorithm capable of generalizing the estimation to different passive optical networks (PONs) configurations. Results reveal that a CNN trained to process histograms of 64 bins composed by 10,000 symbols presents an estimation error equal to or less than 10.87% considering a 150 km PON for launch optical power values over which the system is limited by non-linear phase modulation. The computational cost required to perform a BER estimation using the described CNN is 195.61 × 106 floating point operations.
In this work, we developed techniques to estimate bit error ratio (BER) in digital coher- ent optical communications systems using convolutional neural networks (CNNs). The estimation is performed by processing histograms of constellations diagrams considering a regression algorithm capable of generalizing the estimation to different passive optical networks (PONs) configurations. Results reveal that a CNN trained to process histograms of 64 bins composed by 10,000 symbols presents an estimation error equal to or less than 10.87% considering a 150 km PON for launch optical power values over which the system is limited by non-linear phase modulation. The computational cost required to perform a BER estimation using the described CNN is 195.61 × 106 floating point operations.
Descrição
Palavras-chave
Comunicações ópticas, Redes neurais (Computação), Telecomunicações