听义理林老师讲AI如何帮助光通信突破香浓极限

光纤在线编辑部  2022-06-19 12:01:35  文章来源:自我撰写  版权所有,未经书面许可严禁转载.

导读:突破香浓极限的关键在哪里?关键在于解决非线性补偿。义老师说,对于光纤非线性的补偿,利用和抑制是共性的关键问题

6/19/2022,光纤在线讯,刚刚的神奇光子在线讲坛,邀请了上海交大义理林老师讲智能光纤通信系统。前几年的武汉光谷论坛上,我们曾邀请义老师来讲智能的光接入网。这一次义老师又把智能引入更广泛的层面,光听这个题目就足够神奇了。

义老师今天讲的很专业,但又由浅入深,就我所能理解的,和大家分享一下。

第一个,光纤通信非常重要。我们做光通信的人都会这么讲,但是能有数据,90%这个数据的,义老师这个图我是第一次看到。

第二个,突破香浓极限的关键在哪里?关键在于解决非线性补偿。义老师说,对于光纤非线性的补偿,利用和抑制是共性的关键问题,无论对于通信,还是光纤激光等。对于非线性,笔者并不陌生。当光纤系统中的注入功率超过一个阈值,就会引发一些非线性的效应,从而会对光传输性能带来影响。

当年笔者在学校时课题组做的光纤孤子项目正是利用这种非线性和色散效应的均衡来实现长距离大容量光纤传输。今天义老师在另一张PPT中提到光纤信道微分的时候,同样提到色散和非线性两个方面的问题。由此可以知道,20年前的光纤孤子,和今天的神经网络,异曲同工。这就有点像现在高速光模块的基于CDR的Open Eye MSA和DSP阵营的比较。

第三个,光通信用的人工智能包括哪些?义老师在讲座中提到人工智能的高速发展得益于数据 、算法和算力的进展。这当然是技术发展的螺旋式体现。当年数据、算法和算力都不行,只有靠模拟方式,现在条件具备了,AI技术便可以发挥用处,等到一段时间之后,估计又得回头走传统方式。人工智能怎么解决光通信的问题?义老师说,其基础是所谓的全连接人工神经网络ANN,在这个单个神经元数学模型上进行叠加,就像任意波型都可以通过傅里叶叠加生成一样。神经网络的万能逼近定理意思就是说足够多的节点,就可以模拟任何复杂函数。

第四个,人工智能引入光通信的效果和问题。义老师首先说他们2016年OFC的文章,可以看到基于对IMDDD系统的补偿,一下子大幅改善误码率几个数量级。但是随后义老师说,这里面可能存在一些误区,为此他们后来进行了大量的工作,去探索人工智能到底如何应用到光通信系统的非线性改善中。关键就是怎么解决误判,怎么逼近神经网络的能力极限。利用神经网络可以实现光通信系统的模式识别、帧同步和物理建模等等。光通信系统的发射和接收,全部都是神经网络。光通信链路同样可以利用神经网络进行优化。这里面还有大量的工作。

第五个,成果。以前我们光看到国外的光传输系统模拟软件,这一次义老师展示了他们基于Python程序开发的自己的光传输模拟软件,期待尽快看到产品上市。

最后一个,今天听义老师讲,还了解了一个概念。以前一直听诺基亚贝尔实验室谈概率星系整形,今天义老师的讲座里也有概率整形,这些都是算法在光通信里面的应用。

最后,祝大家周末愉快,祝天下的父亲,在世的,和在天堂的,都快乐。
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