SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:cf144245-1bfb-4ea6-a465-041b340123a8"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:cf144245-1bfb-4ea6-a465-041b340123a8" > Revisiting Efficien...

Revisiting Efficient Multi-Step Nonlinearity Compensation with Machine Learning: An Experimental Demonstration

Oliari, Vinícius (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
Goossens, Sebastiaan (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
Häger, Christian, 1986 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa fler...
Liga, Gabriele (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
Bütler, Rick M. (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
van den Hout, Menno (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
van der Heide, Sjoerd (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
Pfister, Henry D. (författare)
Duke University
M. Okonkwo, Chigo (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
Alvarado, Alex, 1982 (författare)
Technische Universiteit Eindhoven,Eindhoven University of Technology
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2020
2020
Engelska.
Ingår i: Journal of Lightwave Technology. - 0733-8724 .- 1558-2213. ; 38:12, s. 3114-3124
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Efficient nonlinearity compensation in fiber-optic communication systems is considered a key element to go beyond the "capacity crunch". One guiding principle for previous work on the design of practical nonlinearity compensation schemes is that fewer steps lead to better systems. In this paper, we challenge this assumption and show how to carefully design multi-step approaches that provide better performance-complexity trade-offs than their few-step counterparts. We consider the recently proposed learned digital backpropagation (LDBP) approach, where the linear steps in the split-step method are re-interpreted as general linear functions, similar to the weight matrices in a deep neural network. Our main contribution lies in an experimental demonstration of this approach for a 25 Gbaud single-channel optical transmission system. It is shown how LDBP can be integrated into a coherent receiver DSP chain and successfully trained in the presence of various hardware impairments. Our results show that LDBP with limited complexity can achieve better performance than standard DBP by using very short, but jointly optimized, finite-impulse response filters in each step. This paper also provides an overview of recently proposed extensions of LDBP and we comment on potentially interesting avenues for future work.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Telekommunikation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Telecommunications (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)

Nyckelord

low complexity digital backpropagation
Optical attenuators
Machine learning
Nonlinear optics
digital signal processing
Complexity theory
deep learning
Optical polarization
subband processing
Optical propagation
Artificial neural networks
polarization mode

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy