基于光子机器学习的光通信信号恢复
2018-07-09
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机器学习技术在分类任务中已被证明是非常有效的。尽管如此，处理时间有关的高速信号可能变得极具挑战性，特别是当这些信号已经非线性失真。最近，使用非线性瞬态响应的模拟硬件概念进行快速信息处理吸引了很多人的关注。来自西班牙的Apostolos Argyris等学者介绍了一种简化的光子储存计算方案，这种方案用于光通信信号在长距离光纤传输之后严重失真下的数据分类。因此，直接比特检测过程被转换为模式识别问题。使用这种光子储存计算的实验研究发现，与直接对传输信号相比，比特误码率提高了两个数量级，从而可以将通信距离延长75%。虽然作者还没有以通信速率实现完整的实时处理，但后续减小差距的设计方案已经在未来的研究计划之内。
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