要約
光通信システムがスループットの向上に努めるにつれて、システムのパフォーマンスを最大化するための光増幅器の設計と最適化がますます重要になっています。
光増幅器のオフライン最適化は、物理学に深く根ざしたホワイトボックス モデルから、データ駆動型の物理学に依存しないブラックボックス モデルに至るまでのモデルに依存します。
ここでは、目標の周波数-距離信号パワー プロファイルを達成するために双方向分布ラマン増幅器を最適化するという困難なテスト ケースについて、ホワイト ボックス、グレー ボックス、ブラック ボックス モデルの機能を比較します。
研究した方法のいずれも、80 km スパンの C バンドにわたって 1 ～ 3.6 dB (平坦度の定義に応じて) の同様の周波数と距離の平坦度を達成できることを示します。
次に、ターゲット アプリケーション シナリオに基づいて、特に柔軟性、最適化速度、トレーニング データへのアクセスの観点から、モデルの適用性、利点、欠点について説明します。
要約(オリジナル)
Designing and optimizing optical amplifiers to maximize system performance is becoming increasingly important as optical communication systems strive to increase throughput. Offline optimization of optical amplifiers relies on models ranging from white-box models deeply rooted in physics to black-box data-driven and physics-agnostic models. Here, we compare the capabilities of white-, grey- and black-box models on the challenging test case of optimizing a bidirectional distributed Raman amplifier to achieve a target frequency-distance signal power profile. We show that any of the studied methods can achieve similar frequency and distance flatness of between 1 and 3.6 dB (depending on the definition of flatness) over the C-band in an 80-km span. Then, we discuss the models’ applicability, advantages, and drawbacks based on the target application scenario, in particular in terms of flexibility, optimization speed, and access to training data.
arxiv情報
| 著者 | Metodi P. Yankov,Mehran Soltani,Andrea Carena,Darko Zibar,Francesco Da Ros |
| 発行日 | 2024-07-31 13:41:15+00:00 |
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