研究目的
研究基于人工神经网络的非线性均衡器在硅基分布反馈激光器（DMLs-on-Si）上进行PAM-4传输的性能。
研究成果
采用硅基分布反馈激光器(DML-on-Si)的ANN-NLEs在PAM-4信号传输中展现出优异性能，该方案仍有进一步优化空间以提升误码率性能和/或降低系统复杂度。
研究不足
该研究聚焦于短距离应用与互连技术，且仅将人工神经网络非线性均衡器（ANN-NLEs）的性能与低复杂度变参非线性均衡器（VNLE）进行对比。
1：实验设计与方法选择：
本研究比较了两种人工神经网络非线性均衡器（ANN-NLE）与一种低复杂度变参非线性均衡器（VNLE）在PAM-4传输中的表现。
2：样本选择与数据来源：
使用2公里单模光纤传输的28GBaud信号。
3：实验设备与材料清单：
硅基分布反馈激光器（DMLs-on-Si）、单模光纤、人工神经网络非线性均衡器（ANN-NLE）、变参非线性均衡器（VNLE）。
4：实验流程与操作步骤：
基于误码率（BER）性能评估ANN-NLE与VNLE的表现。
5：数据分析方法：
采用均方误差和反向传播算法进行训练。
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获取完整内容-
DMLs-on-Si
Directly-modulated membrane lasers fabricated on silicon substrates for optical transmission.
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single-mode fiber
SMF
Transmission medium for the optical signals.
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ANN-NLEs
Nonlinear equalizers based on artificial neural networks for signal equalization.
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VNLE
reduced-complexity Volterra-NLE
Nonlinear equalizer for signal equalization.
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