Point-to-point advanced self-coherent 200 Gb/s multicore fiber links supported by neural networks

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Lucas Filipe Rodrigues
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/30530
Resumo: Este trabalho propõe um sistema de fibra multi-núcleo (MCF) de curto alcance de 200 Gb/s considerando lasers reais com ruído de fase (LPN) e recetores Kramers Kronig. Os lasers usados neste sistema consideram larguras de linha típicas de lasers de cavidade externa (ECL) e lasers de feedback distribuído (DFB). Uma rede neural feed-forward (FFNN) é implementada para mitigar os efeitos do LPN e da diafonia entre núcleos (ICXT). O objetivo principal deste trabalho é avaliar o impacto do LPN na melhoria de desempenho proporcionada pela FFNN proposta. Em primeiro lugar, um sistema sem LPN é estudado como referência. Posteriormente, o LPN é introduzido no sistema, com o sinal ótico injetado no núcleo interferente a considerar um laser com largura de linha típica de ECLs e lasers DFB. O sinal ótico injetado no núcleo interferido considera um laser ideal sem LPN. Concluiu-se que, aplicando a FFNN, o BER médio obtido com o ECL e o laser DFB, em comparação com o caso de referência, aumentou mais de uma ordem de grandeza. O BER médio obtido com ambos os lasers manteve-se abaixo do limite de BER quando o intervalo de tempo entre a fase de treino e uso da FFNN (ΔT) não excedeu 20% do tempo de coerência (Tc). Considerando ΔT/Tc=0.1, a FFNN proporcionou uma melhoria de 25% e 22% na probabilidade de indisponibilidade em comparação com a probabilidade de indisponibilidade antes da FFNN, ao considerar um ECL e um laser DFB, respetivamente. Essa melhoria diminui com o aumento de ΔT/Tc.
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