Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Lucas Marim da |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/235414
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Resumo: |
Neste trabalho são desenvolvidas técnicas para estimar a probabilidade de erro de bit (BER) em sistemas de comunicações ópticas digitais coerentes utilizando redes neurais convolucionais (CNNs). A estimativa é performada por meio do processamento histogramas de constelações de sinais por um algoritmo de regressão, capaz de generalizar a estimativa para redes ópticas passivas (PONs) com diferentes comprimentos de enlace e valores de potência de transmissão. Os resultados revelam que, utilizando uma CNN capaz de processar histogramas compostos por 10.000 símbolos e 64 bins, o erro entre o valor médio de BER estimado e esperado foi igual ou inferior a 10.87% para uma PON de 150 km considerando a faixa de valores de potência em que o sistema é limitado por modulação de fase não linear. O custo computacional necessário para realizar uma estimativa de BER utilizando a CNN descrita é de 195,61 x 10^6 operações de ponto flutuante. |
