Sammanfattning av denna webbsida: Dynamiska optiska nätverk har lovande potential att stödja de snabbt föränderliga trafikkraven i tunnelbane- och långdistansnät. Förbättringen av dynamiken hindras dock av våglängdsberoende kraftutflykter i erbiumdopade fiberförstärkare (EDFA) när kanalerna förändras snabbt. Vi introducerar en allmän strategi som utnyttjar maskininlärning (ML) för att karakterisera och mildra effektutflykter av EDFA-system med olika utrustning och skalor. En ML-motor utvecklas och valideras experimentellt för att visa exakta förutsägelser om effektdynamiken i kaskaderade EDFA. Rekommenderad kanal provisionering baserad på ML förutsägelser uppnår inom 1% fel av lägsta möjliga power exkursion över 94% av tiden. Vi visar också upp betydande begränsning av EDFA kraftutflykter i super-kanal provisionering jämfört med den första-fit våglängd uppdragsalgoritm.
Ridge och coreized Bayesian regressionsmodeller har använts för karakterisering och begränsning av power exkursioner i vinststyrda erbium-doped fiberförstärkare REF.
Dynamic mitigation of EDFA power excursions with machine learning
{'venue': 'Optics express', 'journal': 'Optics express', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}