李 森 罗云飞

1(新疆农业职业技术学院信息技术分院 新疆 昌吉 831100)2(华为技术有限公司 广东 深圳 518129)

0 引 言

在应对日益增长的流量需求时，提升现有光纤资源的利用率比安装新光纤设施更加经济实用[1]。通常，频谱效率的提高使得系统容量增益明显，同时可提高终端设备的利用率。编码调制、成形和可变错误控制编码技术可以支持数据速率调整，以优化信道使用[2]。以上操作过程中，光纤通信系统的离散速率容量优化问题尤为重要。

很多研究人员在速率分配和功率优化方面做了深入研究。文献[3]提出了一种离散比特分配算法，主要利用并行比特加载技术。文献[4]研究表明，离散速率优化是另一种解决线性信道的方法，选择一组信道速率，其中一些速率高于最优连续速率，使得与截断速率之和相比，信道速率之和更接近连续速率上界。文献[5]证明了可以使用高斯噪声模型，将点对点连续速率容量问题和最小裕量问题表示为凸优化问题。凸优化问题的局部最优解也是全局最优解，这对于高维搜索问题来说是一个非常有用的属性。文献[6]提出了传输符号速率优化(Symbol Rate Optimization,SRO)方法，研究了非线性抑制的光纤速率问题，实验结果表明，对于偏振复用正交相移键控通信系统，SRO方法的到达率大幅增加。文献[7]将光纤通信系统视为端到端的深度神经网络，对发送器和接收器以及光纤通道的所有组件进行建模，并应用深度学习找到发送器和接收器配置，以最小化符号错误率。……