Применение технологий машинного обучения в задачах повышения пропускной способности волоконно-оптических линий связи с поляризационным уплотнением каналов. Этап 2 (заключительный)

В рамках проекта были выполнены исследования схем компенсации нелинейных искажений, основанных на комплексных полносвязных нейронных сетях. В ходе выполнения исследований разработанная ранее схема компенсации нелинейных искажений, основанная на нейронных сетях с комплекснозначной арифметикой, была расширена на случай систем связи с поляризационным уплотнением каналов. Предложенная сеть состоит из двух полносвязных подсетей, каждая из которых обрабатывает сигнал одной из поляризаций. Подсети связаны между собой через нелинейные слои. Для учета нелинейного взаимодействия сигналов разных поляризационных компонент между собой применялась функция активации, соответствующая нелинейному шагу в методе расщепления при решении уравнений распространения. В рамках выполнения проекта был реализован программный комплекс, моделирующий передачу оптических сигналов по линиям связи с поляризационным уплотнениям каналов. Данный программный комплекс включает в себя блок обработки принятых сигналов на основе предложенной архитектуры комплексной полносвязной нейронной сети, адаптированный для расчетов на графических процессорах (GPU). Одной из основных задач данного отчетного периода являлось исследование оптимальных параметров нейронной сети с целью снижения сложности обработки сигналов и повышения эффективности компенсации нелинейных искажений. В рамках проекта были проведены исследования зависимости коэффициента битовых ошибок от числа обрабатываемых символов на входе каждой подсети нейронной сети. Были проведены исследования эффективности компенсации нелинейных искажений в зависимости от входной мощности сигнала для различных схем обработки сигналов. Было продемонстрировано, что за счет эффективной компенсации нелинейного взаимодействия сигналов двух поляризаций предложенная комплексная нейронная сет позволяет снизить коэффициент битовых ошибок при входной мощности 1 дБм на 52% по сравнению с линейной схемой компенсации и на 30% по сравнению с сетью, в которой символы для обеих поляризаций обрабатываются независимо.