Automatic Modulation Format Recognition for the Next Generation Optical Communication Networks using Artificial Neural Networks

机译：使用人工神经网络的下一代光通信网络的自动调制格式识别

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A new technique for Automatic Modulation Format Recognition (AMFR) in next generation optical communication networks is presented. This technique uses the Artificial Neural Network (ANN) in conjunction with the features of Linear Optical Sampling (LOS) of the detected signal at high bit rates using direct detection or coherent detection. The use of LOS method for this purpose mainly driven by the increase of bit rates which enables the measurement of eye diagrams. The efficiency of this technique is demonstrated under different transmission impairments such as chromatic dispersion (CD) in the range of-500 to 500 psm, differential group delay (DGD) in the range of 0-15 ps and the optical signal to-noise ratio (OSNR) in the range of 10-30 dB. The results of numerical simulation for various modulation formats demonstrate successful recognition from a known bit rates with a higher estimation accuracy, which exceeds 99.8%.

机译：提出了一种用于下一代光通信网络中的自动调制格式识别（AMFR）的新技术。该技术结合使用人工神经网络（ANN）和通过直接检测或相干检测以高比特率对检测到的信号进行线性光学采样（LOS）的功能。为此目的，LOS方法的使用主要是由提高比特率驱动的，从而可以测量眼图。在不同的传输障碍下，例如色散（CD）在-500到500 ps / nm范围内，差分群延迟（DGD）在0-15 ps范围内以及光信号到-噪声比（OSNR）在10至30 dB的范围内。各种调制格式的数值模拟结果表明，可以从已知的比特率中成功地识别出比特率，其估计精度更高，超过了99.8％。

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来源
《Physics and simulation of optoelectronic devices XXIII》|2015年|93571I.1-93571I.8|共8页
会议地点 San Francisco CA(US)
作者
Latifa GUESMI; Abir HRAGHI; Mourad MENIF;
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作者单位

GresCom Laboratory, University of Carthage, Engineering School of Communication of Tunis (Sup'Com), Ghazala Technopark, 2083, Ariana, Tunisia;

GresCom Laboratory, University of Carthage, Engineering School of Communication of Tunis (Sup'Com), Ghazala Technopark, 2083, Ariana, Tunisia;

GresCom Laboratory, University of Carthage, Engineering School of Communication of Tunis (Sup'Com), Ghazala Technopark, 2083, Ariana, Tunisia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Automatic modulation format recognition; artificial neural networks; linear optical sampling; optical performance monitoring; optical communication networks;

机译：自动调制格式识别；人工神经网络;线性光学采样；光学性能监测；光通信网络;

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