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摘要
为探究光强度调制/直接检测系统中神经网络非线性均衡器的最优结构，实现更优的光通信性能，通过搭建20 km的112 Gbps四电平脉冲振幅调制无色散补偿的光传输系统，分析了多隐藏层循环神经网络均衡器在该系统中的误码率及算法复杂度性能。结果表明，在同一误码率阈值下，增加隐藏层层数可有效降低单个隐藏层中神经元的数目，从而降低均衡器的算法复杂度。但随着隐藏层数目的进一步增加，均衡器的收敛性能下降，导致误码率及复杂度性能的恶化。通过量化研究隐藏层数目对循环神经网络均衡器性能的影响，发现在112 Gbps容量和20 km传输距离下，2层隐藏层RNNE具有最优的误码率及算法复杂度性能。与单隐藏层均衡器相比，2层隐藏层均衡器在1×10-3误码率阈值下算法复杂度降低23.3%。
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