Stimulated Raman spectroscopy

新的数字孪生模型提高了光网络建模的准确性

研究人员开发了一种链路自适应数字孪生（LA-DT）模型，以改进混合放大超宽带光网络中的物理层建模。该新模型解决了泛化能力和速度方面的局限性，在各种网络配置下提供了更准确的建模和鲁棒的信噪比估计。LA-DT 模型分解了 GSNR 建模，采用了一种具有线性调制层的新型神经网络架构，以增强跨场景泛化能力，并使用域判别器进行高效的少样本微调。它还明确考虑了拉曼放大器的插入损耗，从而显著提高了对未见场景的预测准确性和适应性。