We propose a deep learning algorithm trained on varied spectral loads and EDFA working points to generate a digital twin of an optical line system able to optimize line control and to enhance OSNR predictions.

Deep Learning Gain and Tilt Adaptive Digital Twin Modeling of Optical Line Systems for Accurate OSNR Predictions / D'Ingillo, Rocco; D'Amico, Andrea; Ambrosone, Renato; Virgillito, Emanuele; Gatto, Vittorio; Straullu, Stefano; Aquilino, Francesco; Curri, Vittorio. - STAMPA. - (2024). (Intervento presentato al convegno International Conference on Optical Network Design and Modeling (ONDM) tenutosi a Madrid (Spain) nel 06-09 May 2024) [10.23919/ondm61578.2024.10582772].

Deep Learning Gain and Tilt Adaptive Digital Twin Modeling of Optical Line Systems for Accurate OSNR Predictions

D'Ingillo, Rocco;D'Amico, Andrea;Ambrosone, Renato;Virgillito, Emanuele;Gatto, Vittorio;Curri, Vittorio
2024

Abstract

We propose a deep learning algorithm trained on varied spectral loads and EDFA working points to generate a digital twin of an optical line system able to optimize line control and to enhance OSNR predictions.
2024
978-3-903176-62-1
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
ONDM24_ML_GAIN_TILT (9).pdf

accesso aperto

Tipologia: 2. Post-print / Author's Accepted Manuscript
Licenza: PUBBLICO - Tutti i diritti riservati
Dimensione 258.96 kB
Formato Adobe PDF
258.96 kB Adobe PDF Visualizza/Apri
D_Ingillo-Deep.pdf

non disponibili

Tipologia: 2a Post-print versione editoriale / Version of Record
Licenza: Non Pubblico - Accesso privato/ristretto
Dimensione 275.57 kB
Formato Adobe PDF
275.57 kB Adobe PDF   Visualizza/Apri   Richiedi una copia
Pubblicazioni consigliate

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11583/2990886