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2021 年 12 月 7 日
A QoT Estimation Method using EGN-assisted Machine Learning for Network Planning Applications
翻译：利用电子导航系统辅助机器学习用于网络规划应用的QoT估计方法
Jasper Müller,Sai Kireet Patri,Tobias Fehenberger,Carmen Mas-Machuca,Helmut Griesser,Jörg-Peter Elbers
Jasper Müller,Sai Kireet Patri,Tobias Fehenberger,Carmen Mas-Machuca,Helmut Griesser,Jörg-Peter Elbers
from arxiv, This work has been performed in the framework of the CELTIC-NEXT project AI-NET-PROTECT (Project ID C2019/3-4), and it is partly funded by the German Federal Ministry of Education and Research (FKZ16KIS1279K)

An ML model based on precomputed per-channel SCI is proposed. Due to its superior accuracy over closed-form GN, an average SNR gain of 1.1 dB in an end-to-end link optimization and a 40% reduction in required lightpaths to meet traffic requests in a network planning scenario are shown.


翻译：提议采用以预先计算过的每个SCI频道为基础的ML模型,由于该模型的精度高于封闭式GN,显示SNR在端到端链路优化中平均增加1.1 dB,在网络规划设想中,为满足交通需求所需的光路减少40%。
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