机器学习在光通信中巨大突破！深度神经网络如何彻底改变规则？

在长程光通信系统中，数字信号处理难以解决非线性、色散和内联放大器引发的自发辐射噪声交互作用。

优化标准数字反向传播为深度神经网络，在光纤非线性补偿方面取得了理想化模拟环境下的传输性能改进。

经过优化的神经网络基础数字反向传播参数揭示了光纤非线性补偿的噪声统计特性，这种机器学习分析显示，自发辐射噪声和非线性的不完全色散补偿会导致额外的失真在数字反向传播阶段积累。

最佳数字信号处理应在抑制这些失真和反转光纤传播效应之间取得平衡，并在不同数字反向传播阶段定量调整，研究表明，机器学习可以成为人类分析思维的补充工具，有助于推动光学等学科的理论理解。

光通信在现代社会扮演着至关重要的角色，支撑着各种信息技术基础设施的运行。

然而，随着全球互联网流量每年以惊人的速度增长60%，我们迫切需要提升光通信速度，以满足未来连接需求。

长距离光通信一直受到一个名为光纤非线性的问题的困扰，这个问题涉及到光信号在光纤中传输时的复杂动力学，而这一动力学受到非常难以处理的因素干扰，包括自相位调制、色散以及内联光放大器引入的噪声。

为了解决这些问题，使用数字信号处理方法，其中一种常见的方法是数字反向传播，数字反向传播在实际多通道和极化分集波分复用系统中的性能提升有限，这主要是由通道间相互作用引起的。

此外，由于不同波长通道可能在到达接收器之前经过不同的光纤路径，难以从接收到的信号中完全提取出通道间的非线性效应，这降低了任何联合通道数字反向传播的有效性。

所以目前数字反向传播在商用传输器中并没有广泛应用，这个问题变得非常复杂，因为色散、自相位调制和内联光放大器引入的噪声相互作用使得系统难以处理，很难得出最佳的数字信号处理算法。

近年来，机器学习在解决一些难以明确定义的科学和工程问题方面引起了广泛兴趣。

在光学领域，机器学习已经被用来提高显微镜的分辨率、识别微生物等。在光通信领域，机器学习也被应用于光纤非线性问题的补偿。

以往的研究表明，机器学习方法对于某些情况并不适用，研究展示了机器学习如何不仅可以生成可立即实施的算法来提高系统性能，还可以辅助分析思考。

在实际实验环境中展示了深度神经网络数字反向传播架构的性能提升，通过考虑接收信号的时间序列和色散特性。

并将DNN与其他必要的非机器学习 数字信号处理块合理集成，，这种低复杂性的DNN-数字反向传播实现在单信道系统中表现提高了0.9 dB的Q因子。

还将DNN-数字反向传播扩展到了多信道和极化分集波分复用系统，其中包括动态极化状态估计。

在单信道多通道和极化分集波分复用多通道系统中，低复杂性的DNN-数字反向传播相对于具有任意复杂性的数字反向传播性能提高了0.6 dB和0.25 dB的Q因子。

值得强调的是，DNN-数字反向传播是一个单信道数字信号处理算法，这是实际可实施的非线性补偿算法在极化分集波分复用环境中的重要一步。

优化的DNN-数字反向传播配置揭示了微妙的数学结构，指导分析色散、非线性和噪声之间的相互作用。

这种受机器学习启发的分析导致了更深层次的理解，即最佳数字信号处理应该在补偿传输失真和数字反向传播本身产生的附加失真之间取得平衡。

这与光通信中典型的机器学习应用不同，后者提出了高性能算法，无需进一步分析所涉系统。

这项工作代表了机器学习社区新兴的可解释机器学习领域的一个例子，该领域从优化的机器学习配置中获得了定性和人类可理解的见解，从而有助于推动所关注领域的理论发展。

光通信领域正面临着挑战，但机器学习为解决这些问题提供了新的途径，机器学习不仅可以改进现有算法，还可以帮助我们更深入地理解问题的本质。

这项研究为光通信领域的进步提供了有力的支持，并展示了机器学习如何成为解决复杂问题的有力工具。

数字回传处理的核心是一个参数ξk，用于控制信号的修复程度，不过这个参数通常需要通过复杂的试错方法来调整，而且要根据噪声水平、信号传播过程等多种因素进行优化。

数字回传处理中的步长Ls的选择也需要在性能和复杂性之间进行权衡，这个问题已经有很多文献进行了研究。

尽管数字回传处理已经应用于多种信号传输场景，包括光纤传输，但它仍然相对复杂，并且在多波长系统中性能提升有限。

近年来，随着机器学习和深度学习的发展，人们开始将数字回传处理算法与深度学习相结合，这个新方法被称为深度神经网络数字回传处理。

简单来说，深度神经网络数字回传处理把数字回传处理的线性和非线性步骤看作是一个多层神经网络的线性和非线性操作。

而在深度神经网络数字回传处理中，这些矩阵的值以及其他参数都可以通过机器学习技术进行优化。

要使深度神经网络数字回传处理在实际传输实验中取得性能提升，需要进行一些必要的修改。

输入信号是从接收到的信号中导出的，考虑了时间序列和色散的特性，DNN模型需要在训练过程中考虑信号的时间序列和色散效应。

因此需要使用重叠信号的输入向量和训练小批量，同时在线性步骤中使用重叠和保存技术，DNN模型的配置需要根据具体的实验设置进行调整，以最大程度地提高性能。

这意味着深度神经网络数字回传处理可以更好地适应不同的链路，并且更适用于实际的光纤通信系统。

这些特征实际上揭示了信号传输和处理过程中隐藏的一些动态特性，这些特性目前还需要更深入的理解。

深度神经网络数字回传处理代表了一种新的方法，可以在多波长光纤通信系统中提高性能，同时不增加额外的复杂性。

这项实验展示了通过将著名的数字反传播算法配置成深度神经网络中的交错线性和非线性操作，机器学习技术能够优化网络参数。

从而实现显著的性能提升和计算资源的节省，将这一深度神经网络的数字反传播方法称为深度神经网络DBP。

深度神经网络DBP的应用在PDM-WDM系统中取得了显著的性能提升，与其他单通道DSP算法相比，这是将非线性补偿DSP引入实际WDM系统的重要一步。

这意味着可以在现实世界的光通信系统中更好地处理信号的非线性失真问题，以提供更高质量的连接。

但更重要的是，通过优化后的参数配置能够更深入地分析色散、非线性和噪声之间的相互作用。

这些分析提供了更深入的理论洞察力，即接收端数字信号处理不应仅仅尝试完全逆转光纤传输效应的线性和非线性步骤。

相反，它应该在补偿传输失真的同时，抑制由于内联放大器噪声引起的额外失真，这种失真会在线性和非线性补偿过程中逐渐积累。

还可以深化对光纤传输中非线性问题的理论理解，以及深入探索其中的数学结构。

这项研究为我们提供了一种方法，通过机器学习技术，我们不仅可以找到智能解决方案，还可以更深入地了解问题的本质，这对于推动科学和工程领域的发展具有重要意义。

光通信面临着非线性、色散和噪声等挑战，传统方法有限，但通过将数字反向传播改进成深度神经网络，在性能和成本方面都取得了巨大进步。

在PDM-WDM系统中实现了显著的性能提升这有助于更好地设计数字信号处理策略，平衡了传输失真的补偿和由于线性和非线性补偿引起的额外失真的抑制。