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Advanced nonlinear equalizer for Filter Bank Multicarrierbased Long Reach-Passive Optical Network system

机译:过滤器组多载波长达无源光网络系统的先进非线性均衡器

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摘要

The performance of the intensity-modulated Filter Bank Multicarrier (FBMC) system using direct detection with advanced nonlinear equalizer in Long Reach-Passive Optical Network (LR-PON) is presented in this paper. First, the performance of the FBMC system and its nonlinearity in the channel are analyzed. We introduce two nonlinear equalizers, namely, Artificial Neural Networks-Nonlinear Feed-Forward Equalizer (ANN-NFFE) and Deep Neural Network-Nonlinear Equalizer (DNN-NLE). Both the equalizers can mitigate the nonlinearities in the signal. Also, the impact of the system in downlink is analyzed using simulation by varying the data rates for various fiber lengths. The FBMC using SMT provides better spectral efficiency. The performance of both equalizers is compared. The addition of the DNN-NLE equalizer provides a better OSNR, good accuracy, and better BER compared with ANN-NFFE.
机译:本文介绍了使用直接检测的强度调制滤波器组多载波(FBMC)系统的性能,以及长达无源光网络(LR-PON)的直接非线性均衡器。 首先,分析了FBMC系统的性能及其在信道中的非线性。 我们介绍了两个非线性均衡器,即人工神经网络 - 非线性前馈均衡器(ANN-NFFE)和深神经网络 - 非线性均衡器(DNN-NLE)。 两个均衡器都可以减轻信号中的非线性。 此外,通过改变各种光纤长度的数据速率,通过模拟分析系统在下行链路中的影响。 使用SMT的FBMC提供更好的光谱效率。 比较了两个均衡器的性能。 与Ann-NFFE相比,添加DNN-NLE均衡器提供更好的osnR,良好的精度和更好的Ber。

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