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作者：袁瑛;沈袁勋;沈平;
单位：湖北职业技术学院信息工程学院;东北大学计算机与通信工程学院;湖北职业技术学院教务处;
摘要：随着传输速率与传输距离的增加，非线性损伤对长距离光纤通信系统性能的影响愈发显著，严重制约了系统性能。为了缓解长距离光纤通信中非线性损伤的综合效应，提出一种基于双分支混合神经网络的长距离光通信非线性损伤补偿方法。该模型利用信道记忆从时域捕捉信道损伤的全局特征，利用历史信息优化当前符号的特征学习；通过基于卷积神经网络的实数分支捕获星座图中符号的空间特征，并采用通道注意力机制和空间注意力机制增强模型对非线性损伤相关空间特征的学习能力；通过复数分支捕获复数符号相位与幅度变化的隐含信息，从而有效补偿非线性损伤的综合效应。以自相位调制和交叉相位调制为主要非线性效应建立了数值仿真模型，仿真结果表明，在不同发射光功率、传输距离和符号率条件下，所提方法均能实现较低的误码率，并表现出良好的稳定性。
关键词：光纤通信系统;;正交调制;;卷积神经网络;;深度学习;;数字反向传播;;注意力机制
基金资助：中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目（2023IT160）
