Новости

Научные сотрудники лаборатории технологий фотоники и машинного обучения для сенсорных систем Физического факультета Новосибирского государственного университета (ЛабТФМО ФФ НГУ) разработали новый более эффективный подход компенсации нелинейных искажений сигнала при его распространении по волоконно-оптической линии связи для повышения качества передачи информации. Данное исследование вносит вклад в развитие алгоритмов цифровой обработки сигнала для оптических систем связи, но может быть применимо и в других областях нелинейной оптики. Работа выполнена в рамках деятельности Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НГУ. Ее результаты опубликованы в журнале Journal of Lightwave Technology (ML-Assisted Particle Swarm Optimization of a Perturbation-Based Model for Nonlinearity Compensation in Optical Transmission Systems).

— Глобальный трафик данных, передаваемых по волоконно-оптическим линиям связи, постоянно увеличивается приблизительно на десятки процентов в год. Одной из основных причин, ограничивающих пропускную способность и протяженность современных волоконно-оптических линий связи, являются нелинейные искажения сигнала. В настоящее время существует ряд подходов по компенсации нелинейных искажений, однако для практического использования алгоритмы должны быть одновременно достаточно точными, быстрыми и устойчивыми к различным помехам. Наше исследование заключается в разработке двухэтапной схемы компенсации нелинейных искажений, которая сочетает методы машинного обучения и стохастической оптимизации. Такая комбинация позволяет не только повысить точность компенсации, но и улучшить качество передачи данных за счет минимизации коэффициента битовых ошибок, что обычно не используется в подобных задачах, — рассказал инженер-исследователь лаборатории, магистрант 2 курса Механико-математического факультета НГУ Евгений Шевелев.