Compensação de distorções de transmissão em sistemas de comunicações ópticas utilizando inteligência artificial

• Processo: 24/01712-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Ivan Aritz Aldaya Garde
• Beneficiário: Ivan Aritz Aldaya Garde
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus Experimental São João da Boa Vista. São João da Boa Vista , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: José Augusto de Oliveira ; Leandra Isabel de Abreu ; Marcelo Luís Francisco Abbade ; Rafael Abrantes Penchel
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/00062-3 - Compensação de efeitos não lineares em sistemas de comunicação ópticas coerentes digitais utilizando redes neurais com treinamento não supervisionado, BP.IC; 24/17085-3 - Ajuste de hiperparâmetros em redes neurais artificiais para mitigação de não linearidades em sistemas de comunicações ópticas coerentes, BP.IC
• Assunto(s): Comunicação óptica Inteligência artificial Otimização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Comunicações Ópticas | Efeitos Não Lineares | Inteligência Artificial | otimização | Comunicações ópticas

Resumo

Os sistemas de comunicação óptica têm evoluído continuamente para atender a demanda pelo aumento da capacidade de transmissão. A introdução de sistemas digitais coerentes representou uma revolução, pois permitiram explorar não só a amplitude, mas também a diversidade de fase e polarização da luz.Além do uso de dimensões adicionais, os sistemas digitais coerentes abriram o caminho para uma compensação mais eficiente de efeitos negativos como ruído de fase, dispersão cromática e dispersão do modo de polarização. A mitigação da distorção não linear, no entanto, continua sendo uma área que atrai atenção, uma vez que muitas abordagens requerem uma complexidade computacional proibitivamente elevada. Neste contexto, a aprendizagem automática emergiu como uma solução de alto potencial para alcançar a mitigação da distorção não linear sem aumentar a complexidade computacional para níveis proibitivamente elevados. Porém, o desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina torna-se mais desafiador à medida que aumentamos a dimensionalidade do sistema, ou seja, em cenários de alta interferência entre símbolos, como sistemas de alta taxa de bits e multicanais. (AU)

Publicações científicas

(5)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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