GRNN非线性均衡提升CO-OFDM系统在长距光纤传输中的性能

本文主要探讨了在高阶正交幅度调制（High-Order Orthogonal Amplitude Modulation, HO-OAM）和大线宽相干光正交频分复用（Coherent Optical OFDM, CO-OFDM）系统背景下，如何利用广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）进行非线性均衡技术的研究。传统上，反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BPNN）在处理这类复杂系统中的非线性效应时可能效果有限，而GRNN作为一种新兴的神经网络模型，其特性可能更适合处理此类系统的非线性干扰。 GRNN的核心思想是通过拟合输入与输出之间的复杂关系，通过一个平滑因子来实现对数据的平滑处理，从而提高非线性均衡的效果。研究者首先采集接收端经过相位噪声恢复后的批量数据，这些数据被用作训练样本，GRNN模型在此过程中学习到优化的参数。相比于BPNN，GRNN的优势在于其对大规模数据的处理能力和更快的训练速度，这在实际应用中尤其重要，尤其是在长距离光纤传输中，系统的非线性效应更加显著。 在具体的实验中，研究团队选择了传输速率为50 Gb/s、传输距离为100 km的CO-OFDM系统作为测试平台，通过仿真验证了GRNN非线性均衡算法的有效性和优越性。结果显示，GRNN在大线宽和高阶调制条件下，能够更有效地补偿系统的非线性损伤，从而提高了信号的质量和传输效率。此外，GRNN的训练时间明显短于BPNN，这意味着它在实际部署中具有更高的实时性和效率。 基于GRNN的非线性均衡算法为CO-OFDM系统在中长距离光纤传输中的应用提供了新的解决方案，有望推动光通信技术的发展，并在大容量、高速率的数据传输中发挥关键作用。未来的研究可以进一步优化GRNN模型，以适应更多复杂的光纤通信环境，提高系统的整体性能。