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.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/11583/2990886