Rede Neural Artificial para Estimativa Precisa de Sinal de Saída em Amplificadores Ópticos

Título: Rede Neural Artificial para Estimativa Precisa de Sinal de Saída em Amplificadores Ópticos

Autores: Erick de Andrade Barboza, Allan Amaro Bezerra da Silva, José Carlos Pinheiro-Filho, Carmelo José Albanez Bastos Filho

Resumo:
Comunicação óptica é a principal forma de comunicação utilizada para suprir a crescente demanda de transmissão de dados. No contexto atual um dos requisitos desejados é que a rede óptica funcione de forma dinâmica, o que gera a necessidade de criação de dispositivos autônomos. Os amplificadores ópticos são dispositivos de extrema importância para o estabelecimento de uma comunicação óptica, e para tornar este dispositivo autônomo é necessário estimar como o sinal óptico é alterado ao passar por este dispositivo. A estimativa do sinal na saída do amplificador óptico tem sido estudada em outros trabalhos, porém apenas dados de caracterização com sinal plano são considerados, o que diminui a precisão destes estimadores em relação ao comportamento real do amplificador. Neste trabalho são propostos modelos baseado em redes neurais artificiais para realizar a estimativa do sinal óptico na saída de amplificadores ópticos considerando dados de caracterização com sinais não planos. Os resultados mostraram que o modelo proposto com a caracterização não plana não tem bom desempenho com os dados não planos. Além disso, pelos resultados observou-se que os modelos que consideram toda a informação do espectro como entrada da rede alcançam um erro menor do que os modelos que consideram a informação de cada canal individualmente. O modelo com melhor desempenho alcançou, no caso médio, um erro máximo de 0,28 dB.

Palavras-chave:
Redes Neurais Artificiais; Regressão; Amplificador Óptico; Sinal Óptico

Páginas: 5

Código DOI: 10.21528/CBIC2019-6

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