光电技术应用, 2018, 33 (1): 30, 网络出版: 2018-04-23   

基于广义回归神经网络的色散和OSNR监测

Chromatic Dispersion and OSNR Monitoring Based on Generalized Regression Neural Network
作者单位
北京交通大学 光波技术研究所 全光网络与现代通信网教育部重点实验室, 北京 100044
摘要
基于异步延时采样结合神经网络的方法, 提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)对光信噪比(OSNR)和色散(CD)的监测方法, 主要在40 Gbit/s 16QAM通信系统以及非线性信道环境中, 通过异步采样方法提取特征量, 用GRNN实现OSNR、CD的监测。GRNN方法不仅可以实现OSNR、CD的监测, 与其他神经网络方法相比还具有参数少、算法效率高、易于优化的特点。
Abstract
A method of using asynchronous delay sampling and generalized regression neural network (GRNN) to monitor optical signal noise ratio (OSNR) and chromatic dispersion (CD) is proposed. In the 40 Gbit/s 16QAM communication systems and the nonlinear channel environment, the feature quantities are extracted by asynchronous sampling, and GRNN is used to realize OSNR and CD monitoring. Comparing with other neural network methods, GRNN method can not only realize the monitoring of OSNR and CD, but also has the advantages of fewer parameters, high efficiency algorithm and easy optimization.

张肃, 王目光. 基于广义回归神经网络的色散和OSNR监测[J]. 光电技术应用, 2018, 33(1): 30. ZHANG Su, WANG Mu-guang. Chromatic Dispersion and OSNR Monitoring Based on Generalized Regression Neural Network[J]. Electro-Optic Technology Application, 2018, 33(1): 30.

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