Применение свёрточных нейронных сетей для компенсации нелинейных эффектов в волоконно-оптических линиях связи со спектральным уплотнением каналов

О.С. Сидельников, А.А. Редюк, М.П. Федорук, С.К. Турицын
2020 9-й Международный семинар по волоконным лазерам: материалы семинара   unpublished
Нелинейность оптического волокна является основным ограничивающим фактором для дальнейшего увеличения пропускной способности современных систем передачи информации. Эксплуатация линий связи со спектральным уплотнением каналов (Wavelength-division multiplexing -WDM) предполагает увеличение общей мощности сигнала в волокне, что приводит к растущему воздействию нелинейных эффектов передачи. Метод обратного распространения сигнала (Digital backpropagation -DBP) [1] на сегодняшний день является
more » ... день является одним из наиболее эффективных схем компенсации нелинейных искажений, однако он обладает высокой вычислительной сложностью. Методы машинного обучения и нейронные сети (НС), в частности, в настоящее время стали активно применяться в области волоконнооптических линий связи благодаря тому, что они обеспечивают высокую точность классификации принятых символов при небольшой сложности [2]. В данной работе мы предлагаем схему компенсации нелинейных эффектов в линиях связи со спектральным уплотнением каналов, основанную на свёрточных нейронных сетях и имитирующую метод обратного распространения сигнала. В работе рассматривается система передачи данных, состоящая из передатчика, 40 пролетов стандартного одномодового волокна по 80 км каждый, эрбиевых оптических усилителей после каждого пролета и приемника. На передатчике формируются 16-QAM сигналы с символьной скоростью R s = 64 Гбод. Для придания формы импульсам используется фильтр с характеристикой типа корень из приподнятого косинуса с коэффициентом сглаживания 0.1. Исследуется система передачи данных c 11 частотными каналам с межканальным интервалом равным 75 ГГц. После распространения по каналу принятый сигнала проходит через согласованный фильтр, и после понижения частоты дискретизации выполняется компенсация нелинейных эффектов с использованием предложенной схемы. Далее выполняется демодуляция сигнала и вычисления коэффициента битовых ошибок (Bit error rate -BER). Архитектура предложенной в работе глубокой свёрточной нейронной сети изображена на Рис. 1(а). Она моделирует метод обратного распространения сигнала, основанного на связанных нелинейных уравнениях Шредингера, и состоит из чередующихся слоев, соответствующих компенсации дисперсионных и нелинейных эффектов. Линейные слои такой нейронной сети представляют собой свёрточные фильтры, которые позволяют эффективно компенсировать хроматическую дисперсию, обладая при этом невысокой вычислительной сложностью. Нелинейная функция активации соответствует нелинейному шагу DBP с использованием расширенного метода Фурье расщепления по физическим процессам [3]. На вход свёрточной нейронной сети подаются принятые сигналы с одним отсчетом на символ, причем
doi:10.31868/rfl2020.122-123 fatcat:bzju2ua5gfa4jfm6ie6fya72y4