联合数字反向传播和PMD补偿的基于模型的机器学习
Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD Compensation
Chalmers University（查尔姆斯大学）；Duke University（杜克大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
摘要：
我们提出了一种基于模型的机器学习方法的偏振复用系统参数化的分裂步骤的方法Manakov-PMD方程。该方法执行硬件友好的DBP和分布式PMD补偿，其性能接近无PMD的情况。
英文摘要：
We propose a model-based machine-learning approach for polarization-multiplexed systems by parameterizing the split-step method for the Manakov-PMD equation. This approach performs hardware-friendly DBP and distributed PMD compensation with performance close to the PMD-free case.
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