Optimizing Gain Shaping Filters with Neural Networks for Maximum Cable Capacity under Electrical Power Constraints
2021
Résumé
We experimentally demonstrate capacity gains of up to 23% under electrical supply power constraints in a long-haul optical fiber cable by optimizing the gain shaping filters using neural networks.
Détails
Titre
Optimizing Gain Shaping Filters with Neural Networks for Maximum Cable Capacity under Electrical Power Constraints
Auteur(s)
Cho, Junho ; Raybon, Greg ; Burrows, Ellsworth ; Antona, Jean-Christophe ; Fontaine, Nicolas ; Ryf, Roland ; Chen, Haoshuo ; Chandrasekhar, Sethumadhavan ; Sula, Erixhen ; Olsson, Samuel ; Grubb, Steve ; Winzer, Peter
Publié dans
2020 European Conference On Optical Communications (Ecoc)
Présenté à
European Conference on Optical Communications (ECOC), Dec 06-10, 2020, ELECTR NETWORK
Date
2021-01-01
Editeur
New York, IEEE
ISBN
978-1-7281-7361-0
Autres identifiant(s)
Afficher la publication dans Web of Science
Laboratoires
LINX
Le document apparaît dans
Production scientifique et compétences > I&C - Faculté Informatique & Communications > IINFCOM > LINX - Laboratoire d'information dans les systèmes en réseaux
Publications validées par des pairs
Papiers de conférence
Travail produit à l'EPFL
Publié
Publications validées par des pairs
Papiers de conférence
Travail produit à l'EPFL
Publié
Date de création de la notice
2021-07-31