Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej
MNiSW
6
Lista B
Status:
Warianty tytułu:
Metoda identyfikacji charakterystyki statycznej i dynamicznej optycznego modulatora amplitudowego typu non-zero chirp do zastosowań w światłowodowej linii komunikacyjnej OOK
Autorzy: Lach Zbigniew
Rok wydania: 2014
Wersja dokumentu: Drukowana
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Strony: 28 - 31
Bazy: INSPEC | Index Copernicus | BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: polski | angielski
Monitorowanie jakości światłowodowej linii komunikacyjnej OOK może wymagać znajomości statycznej i dynamicznej charakterystyki użytego modulatora optycznego. W artykule przedstawiono metodę identyfikacji takich charakterystyk dla modulatora optycznego Mach-Zehndera typu non-zero chirp. Modulator modelowany jest kaskadą liniowego filtru FIR i sparametryzowanej nieliniowości. Dane dla potrzeb identyfikacji uzyskiwane są w dedykowanym układzie pomiarowym. Parametry filtru i części nieliniowej są estymowane z użyciem zasady maksimum wiarygodności i matematycznego modelu w przód. Problem odwrotny jest rozwiązany z zastosowaniem hybrydowego algorytmu maksymalizacji, który łączy ewolucyjne poszukiwanie parametrów części nieliniowej z liniową metodą estymacji parametrów liniowej części modelu. Wykonalność metody za pomocą eksperymentu.
Performance monitoring of an OOK fiber optic communication line may require knowledge of a static and dynamic characteristics of an optical modulator used. In the paper a method for identification of such characteristics for a non-zero chirp Mach-Zehnder optical modulator is presented. The modulator of interest is modeled as a cascade of a linear FIR filter and a parametrized nonlinearity. Data for identification is collected in a dedicated measurement set up. The FIR and the nonlinear part parameters are estimated from measurement data using maximum likelihood principle and a mathematical forward model. The inverse problem is solved with a hybrid maximization algorithm that combines evolutionary search for the parameters of the nonlinear part with linear method for estimation of the parameters of the linear part of the model. Viability of the method is proved in an experiment.