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基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案
摘要 - 在下一代集中式或云无线电访问网络（C-RAN），时间和波长分层多路复用的光学网络（TWDM-PON）已被广泛认为是构建移动式fronthaul的有前途的候选人。考虑到C-RAN中严格的带宽效率，潜伏期和成本要求，对于基于TWDM-PON的Fronthaul，非常需要效率的带宽和波长分配方案。尤其是对于启用波束形成的大量多个输入多个输出（MMIMO），需要在TWDM-PON中以带宽和波长资源共同分配附加的无线电资源。在本文中，我们将联合分配概率提出为整数线性编程数学模型，并提出了基于TWDM-PON-基于MMIMO Fronthaul网络的能量结构的基于能量良好的架构的深入增强学习（RL）的联合分配方案。所提出的方案将启发式无线电资源分配算法与基于RL的波长分配模型相结合，以优化在下游方向共同共同优化Fronthaul带宽，无线电资源和波长利用率。仿真结果表明，所提出的方案具有较高的带宽效率和高无线电源造成的，与基准相比，与基准相比，降低了波长的使用，并降低了波长的使用。
通过在不利天气条件下纳入MDM-WDM和机器学习分类器
光子雷达是微波光子学创新应用中的基石，它是未来智能运输系统（ITS）的关键技术。提供了增强的准确性和可靠性，它位于目标检测和在不同天气条件下识别的最前沿。最近的进步集中在通过高速，宽带信号处理的8月雷达性能，这是现代光子学属性的直接好处，例如EMI免疫，最小传输损失和宽带宽。我们的工作引入了一个尖端的光子雷达系统，该系统采用频率调制连续波（FMCW）信号，与模式划分和波长分层多路复用（MDM-WDM）协同作用。这种融合不仅增强了各种天气情况的目标检测和识别能力，包括各种雾气和太阳闪烁的强度，而且还表现出了针对太阳噪声的实质性弹性。此外，我们拥有集成的机器学习技术，包括决策树，极为随机的树（ERT）和随机的森林分类器，以实质上提高了目标识别精度。结果表明：精度为91.51％，高灵敏度（91.47％），特异性（97.17％），F1得分为91.46％。这些指标强调了我们方法在完善其雷达系统方面的功效，这说明了微波光子学中的进步如何彻底改变传统方法和系统。
硅光子8λx 32Gbps/λWDM收发器...
对带宽密度和功率效率的需求不断提高，促进了多项研究工作，以开发光学I/O，作为全电动I/O用于高性能和数据密集型计算的替代方案。将光学I/O迁移到XPU/ASIC/FPGA软件包更靠近，可以以节能方式传递必要的带宽。硅光子学（SIPH）非常适合满足该应用的挑战性要求，因为其集成和制造性很高。普遍认为，由于其较小的占地面积和谐振性，微孔调节器（MRM）是带宽密度缩放的关键组成部分，这使其自然地适合密集波长划分多路复用（DWDM）技术，这是满足这些出现的带宽要求的关键[1,2]。光学I/O的其他关键组件包括高速光电探测器，DWDM激光源和共同设计的CMOS电子IC（EIC），可提供所有所需的接口电路（SERDES，驱动程序，MRM Control，TIA等））。
SABIC-PLA-25193_ULTEM™ WDM Blovelight 案例研究
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适用于高要求传输网络的强化 DWDM - ...
带宽增长及其对网络架构的影响网络运营商在扩展其光传输网络以满足最终用户不断增长的带宽需求同时管理整体网络经济性时面临着巨大的挑战。XGS-PON、25G/100G PON 和 5G 移动网络等新接入技术为用户提供了越来越高的带宽，而带宽需求毫无减弱的迹象。对越来越高的网络带宽和最低每比特传输成本的追求正推动 DWDM 城域聚合和城域核心网络走向相干 DWDM 技术，通常以每波长 100G、200G 甚至 400G 的速率运行。业内共识是，400G 收发器将开始主导城域聚合和城域核心网络，要么直接安装在第三方主机设备（如路由器或交换机）中，要么托管在转发器等 DWDM 硬件中。