Sammanfattning av denna webbsida: Koherent optisk orthogonal frekvensdivision multiplexing (CO-OFDM) har väckt stort intresse för optisk fiberkommunikation på grund av dess förenklade digitala signalbehandlingsenheter (DSP), hög spektraleffektivitet, flexibilitet och tolerans mot linjära försämringar. CO-OFDM: s höga topp-till-genomsnittligt effektförhållande innebär dock hög sårbarhet för fiber-inducerade icke-linjäriteter. DSP-baserad maskininlärning har ansetts vara ett lovande tillvägagångssätt för fiber icke-linjäritet kompensation utan att offra beräknings komplexitet. I detta dokument ser vi över de befintliga metoderna för maskininlärning för CO-OFDM inom en gemensam ram och ser över framstegen på detta område med fokus på praktiska aspekter och jämförelser med referenslösningar för DSP.
REF, återigen med en fysisk lagervy granskade ML undersökningar av CO-OFDM och fokuserade på praktiska aspekter och jämförelse med DSP-teknik.
Harnessing machine learning for fiber-induced nonlinearity mitigation in long-haul coherent optical OFDM
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}