构建EDFA的数字孪生：一种灰盒建模方法
摘要：非恒定泵浦掺铒光纤放大器（EDFA）的动态波长相关增益效应对建模是一个关键问题，因为它决定了光信噪比以及光纤非线性的幅度。虽然已经广泛研究了基于黑盒数据驱动的模型，但需要大量数据进行训练，而且泛化能力差。本文推导了基于简单单变量线性函数的EDFA增益谱，并基于此提出了一个灰盒EDFA增益建模方案。实验结果表明，对于自动增益控制（AGC）和自动功率控制（APC）EDFA，我们使用8个数据样本构建的模型比使用900个数据样本构建的基于神经网络（NN）的模型表现更好，这意味着模型所需的数据量可减少至少两个数量级。此外，实验证明，由于基于EDFA的物理基础，所提出的模型具有较好的泛化性能，适用于未见过的情景。结果表明，在光网络中建立每个EDFA的定制数字复制品变得可行，这对于下一代多波段网络操作至关重要。
作者：Yichen Liu, Xiaomin Liu, Yihao Zhang, Meng Cai, Mengfan Fu, Xueying Zhong, Lilin Yi, Weisheng Hu, and Qunbi Zhuge
论文ID：2307.06862
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-14