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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/10690
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Redes neurais artificiais para a estimativa do sinal de saída de amplificadores ópticos considerando sinais de entrada inclinados |
Autor(es): | Pinheiro Filho, José Carlos |
Primeiro Orientador: | Barboza, Erick de Andrade |
metadata.dc.contributor.referee1: | Araújo, Ícaro Bezerra Queiroz de |
metadata.dc.contributor.referee2: | Vieira, Tiago Figueiredo |
Resumo: | Comunicação por redes ópticas é a principal maneira de suprir a quantidade de tráfego de dados que nos últimos anos só cresce. Os sistemas de comunicação ópticos precisam ser robustos para condições dinâmicas de funcionamento para assim obter o melhor sinal de transmissão. Para que a rede óptica seja adaptável é necessário que possua dispositivos autônomos. Os amplificadores ópticos são dispositivos importantes para estabelecer uma comunicação óptica, para tornar esse dispositivo autônomo é necessário estimar como o sinal é alterado ao passar pelo mesmo. Estudos foram realizados para a estimativa do sinal na saída do amplificador óptico, entretanto apenas dados de caracterização de sinais planos foram considerados, o que difere do que acontece em um cenário real. Neste trabalho são propostos modelos baseados em redes neurais artificiais para realizar a estimativa do sinal de potência de saída do amplificador óptico, utilizando dados de caracterização com sinais não planos. Os resultados mostraram que o modelo anterior, proposto com sinais planos, não tem um bom desempenho quando apresentado a dados de sinais não planos. Com os resultados foi possível observar que os modelos que utilizam todo o espectro de entrada, obtiveram um resultado melhor do que os que consideram os canais isoladamente. O modelo com melhor resultado alcançou 0, 15dB na mediana da distribuição do erro médio, uma redução de 2, 14 comparado ao modelo proposto anteriormente. Além disso, ao otimizar o modelo com melhor resultado foi possível obter uma mediana abaixo de 2,5dB em cenários de cascata de amplificadores com mais de 20 dispositivos. |
Abstract: | Optical Communication is the main way to supply the amount of data traffic that only grows in the last years. Optical communication systems need to be robust for dynamic operating conditions to obtain the best transmission signal. For the optical network to be adaptable it is necessary to have autonomous devices. Optical amplifiers are important devices for establishing optical communication, to make this device autonomous it is necessary to estimate how the signal is modified when passed through it. The studies were realized to estimate the signal at the output of the optical amplifier, although only flat signal characterization data were considered, which differs from what happens in a real scenario. In this work, models based on artificial neural networks are proposed to estimate the output power signal of the optical amplifier, using characterization data with non-fiat signals. The results showed that the previous model, proposed with flat signals, does not perform well with data from non-flat signals. With the results it was possible to observe that the models that use the entire signal spectrum, obtained a better result than those that consider the isolated channels. The model with the best result reached 0.15dB in the median of the medium erro distribution, a reduction of 2.14 compared to the model previously proposed. In addition, by optimizing the model with the best result, it was possible to obtain a median below 2.5dB, with amplifier cascade scenarios with more than 20 devices. |
Palavras-chave: | Amplificadores ópticos Comunicações ópticas Redes neurais artificiais Artificial neural network Regression Optical amplifier Optical signal |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
Sigla da Instituição: | UFAL |
metadata.dc.publisher.department: | Curso Engenharia da Computação - Bacharelado |
Citação: | PINHEIRO FILHO, José Carlos. Redes neurais artificiais para a estimativa do sinal de saída de amplificadores ópticos considerando sinais de entrada inclinados. 2023. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) – Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2020. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/10690 |
Data do documento: | 18-dez-2020 |
Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO- IC |
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