基于CNN-BiLSTM-Attention模型的光纤非线性损伤补偿算法

克尔效应和色散对相干光纤通信系统的传输距离和数据容量有极大限制。为了补偿光纤传输中的非线性损伤,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和注意力机制(attention)的特点,提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention模型的光纤非线性损伤补偿算法,并在DP-16QAM 30Gbaud的相干光通信系统中进行了仿真。仿真结果表明,与CNN-BiLSTM模型相比,在1200 km的传输距离下,该算法以降低0.03~0.23 dB的Q因子为代价,使复杂度降低了约31.6%;在相似复杂度下,该算法在最佳传输功率下的Q因子提高了0.43 dB。

中间链路光学相位共轭补偿相干光正交频分复用系统的光纤非线性损伤

由于相干光正交频分复用（CO—OFDM）系统具有很高的峰均功率比（PAPR）以及非常近的子载波间隔，使得光纤非线性损伤成为系统的决定因素。提出中间位置光学相位共轭（OPC）补偿算法补偿CO—OFDM的Kerr损伤，由于OPC两端链路对称，可以最大限度地保证满足补偿条件，具有很好的非线性补偿效果。而且无链路色散补偿和有链路色散补偿系统均适用。该算法能使单信道40Gb／sCO—OFDM的最大Q因子提高3dB，非线性阈值提高4dB；波分复用（WDM）系统的最大Q因子能提高1．1dB，非线性阈值提高1dB。

具有不同色散分布链路的高速CO-OFDM系统中非线性损伤的研究

由于相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统很高的峰均功率比(PAPR)以及非常近的子载波间隔,使得链路色散导致的子载波走离对光纤非线性损伤的影响更加明显。研究了不同色散分布、不同残余色散情况下,无色散补偿光纤(DCF)和有色散补偿光纤的光纤链路时CO-OFDM系统的非线性损伤以及系统性能。针对单信道40 Gb/s CO-OFDM系统,无DCF链路比完全补偿DCF链路,Q因子高5.1 dB;对于DCF链路,当残余色散从0变为到1200ps/nm时,最大Q因子提高了4dB,非线性阈值提高了4 dBm,1200ps/nm时性能几乎和无色散补偿系统相同。