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Modulation format identification in heterogeneous fiber-optic networks using artificial neural networks and genetic algorithms

机译:利用人工神经网络和遗传算法识别异构光纤网络中的调制格式

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摘要

The use of genetic algorithm (GA) to simplify the structures of artificial neural network-based modulation format identification is proposed in next-generation dynamic and heterogeneous fiber-optic networks. Simulation results show that with 80 asynchronous amplitude histogram bins, by virtue of GA, the identification error rate decreases from 4.24 to 1.04 %.
机译:在下一代动态和异构光纤网络中,提出了使用遗传算法(GA)简化基于人工神经网络的调制格式识别的结构。仿真结果表明,利用遗传算法,在80个异步幅度直方图单元中,识别错误率从4.24%降低到1.04%。

著录项

  • 来源
    《Photonic network communications》 |2016年第2期|246-252|共7页
  • 作者单位

    Jinan Univ, Inst Photon Technol, Guangzhou 510632, Guangdong, Peoples R China;

    Jinan Univ, Inst Photon Technol, Guangzhou 510632, Guangdong, Peoples R China;

    Jinan Univ, Inst Photon Technol, Guangzhou 510632, Guangdong, Peoples R China;

    Jinan Univ, Inst Photon Technol, Guangzhou 510632, Guangdong, Peoples R China;

    Jinan Univ, Inst Photon Technol, Guangzhou 510632, Guangdong, Peoples R China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Artificial neural network; Optical performance monitoring; Genetic algorithm;

    机译:人工神经网络;光学性能监测;遗传算法;

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