Publicação em atas de evento científico
On the use of Feedforward Neural Networks to improve the intercore crosstalk tolerance in self-coherent MCF systems
Tiago Alves (Alves, T. M. F.); Derick Augusto Évora Piedade (Piedade, D.); Tomás Brandão (Brandão, T.); João Rebola (Rebola, J. L.); Adolfo Cartaxo (Cartaxo, A. V. T.);
2023 23rd International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON)
Ano (publicação definitiva)
2023
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Abstract/Resumo
An artificial neural network is investigated to improve the performance of self-coherent weakly-coupled multicore fibre (WC-MCF) systems. Particularly, a feedforward neural network (FNN) is proposed to mitigate the performance degradation induced by the random variation of the intercore crosstalk along time in 64 Gbaud quadrature amplitude modulation WC-MCF systems. A product between the intercore skew and the symbol rate much lower than one and a self-coherent receiver based on Kramers-Kronig technique, are considered. Compared with the reference system without neural networks, an improvement of the tolerable ICXT level close to 12 dB is achieved with the proposed shallow FNN.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Intercore crosstalk,Multicore fibres,Neural networks,Self-coherent receivers,Space-division multiplexing
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDP/50008/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
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