基于光 reservoir 计算的光纤通信调制格式识别新方法

在光纤通信领域，高效且准确的调制格式识别（Modulation Format Identification, MFI）对于数据传输质量至关重要。这篇论文提出了一种新颖的方法，即基于单个动态节点的光子 reservoir computing（Photonic Reservoir Computing, P-RC）来实现这一任务。传统的MFI技术通常依赖于复杂的算法和硬件配置，而这个研究则简化了过程，利用自延迟反馈的半导体激光器作为核心组件。 P-RC是一种新兴的人工神经网络架构，它通过在非线性光学系统中构建动态计算模型，能够处理高维度的输入并学习模式特征。在这个方案中，研究人员首先从不同时隙的幅度直方图中提取出代表性的信号特征，这些特征反映了不同调制格式的独特波动特性。对三种常见的调制格式——二进制键控（On-Off Keying,OOK）、差分相移键控（Differential Phase Shift Keying, DPSK）和正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation, QAM）进行了数值模拟，以验证这种方法的有效性和鲁棒性。 具体步骤包括将这些特征注入到激光器的自反馈系统中，使其通过一系列的非线性光谱转换。随着训练的进行，激光器的输出响应逐渐适应了各种调制格式的信号模式，形成独特的映射关系。识别时，只需将待识别的光纤信号输入到这个经过训练的光子系统，输出信号的变化模式就可以用来确定输入信号的调制格式。 相比于传统的基于判决反馈或模式匹配的方法，这种基于P-RC的MFI具有以下优势：首先，它减少了硬件复杂性，因为单个激光器可以处理多种调制格式；其次，由于P-RC的并行处理能力，它可以在实时环境下快速响应，适合于高速光纤通信系统；最后，通过优化的训练过程，P-RC可能具有更好的泛化性能，能够在未知的数据集中准确识别新的调制格式。 然而，尽管这种方法展现出很大的潜力，实际应用时还需要考虑一些因素，如噪声的影响、激光器参数的稳定性和训练数据的多样性。未来的研究可能需要进一步改进P-RC模型的稳定性，以及在更广泛的光纤环境和更高数据速率下进行实地验证。这项工作为光纤通信领域的MFI提供了一个创新且具有实用价值的新型解决方案。