Perturbative Machine Learning Technique for Nonlinear Impairments Compensation in WDM Systems

Evgeny Averyanov, Alexey Redyuk, Oleg Sidelnikov, Mariia Soroklna, Mikhail Fedoruk, Sergei Turitsyn

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

3 Цитирования (Scopus)

Аннотация

We propose a perturbation-based receiver-side machine-learning equalizer for inter- and intra-channel nonlinearity compensation in WDM systems. We show 1.6 dB and 0.6 dB Q2-factor improvement compared with linear equalization and DBP respectively for 1000km transmission of 3× 128Gbit/s DP-16QAM signal.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикации2018 European Conference on Optical Communication, ECOC 2018
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Том2018-September
ISBN (электронное издание)9781538648629
DOI
СостояниеОпубликовано - 14 ноя 2018
Событие2018 European Conference on Optical Communication, ECOC 2018 - Rome, Италия
Продолжительность: 23 сен 201827 сен 2018

Конференция

Конференция2018 European Conference on Optical Communication, ECOC 2018
СтранаИталия
ГородRome
Период23.09.201827.09.2018

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Perturbative Machine Learning Technique for Nonlinear Impairments Compensation in WDM Systems». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать