This work proposes a novel low-complexity digital backpropagation (DBP) method, with the goal of optimizing the trade-off between backpropagation accuracy and complexity. The method combines a split step Fourier method (SSFM)-like structure with a simplified logarithmic perturbation method to obtain a high accuracy with a small number of DBP steps. Subband processing and asymmetric steps with optimized splitting ratio are also employed to further reduce the number of steps required to achieve a prescribed performance. The first part of the manuscript is dedicated to the derivation of a simplified logarithmic-perturbation model for the propagation of signal in an optical fiber, which serves for the development of the proposed coupled-band enhanced split step Fourier method (CB-ESSFM) and for the analytical calculation of the model coefficients. Next, the manuscript presents a DSP algorithm for the implementation of DBP based on a discrete-time version of the model and an overlap-and-save processing strategy. Practical approaches for the optimization of the coefficients used in the algorithm and of the splitting ratio of the asymmetric steps are also discussed. A detailed analysis of the computational complexity is presented. Finally, the performance and complexity of the proposed DBP method are investigated through simulations. In a five-channel 100 GHz-spaced wavelength division multiplexing system over a 15x80 km single-mode-fiber link, the proposed CB-ESSFM achieves a gain of about 1dB over simple dispersion compensation with only 15 steps (corresponding to 681 real multiplications per 2D symbol), with an improvement of 0.9 dB over conventional SSFM and almost 0.4dB over our previously proposed ESSFM. Significant gains and improvements are obtained also at lower complexity. A similar analysis is performed also for longer links, confirming the good performance of the proposed method.


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反向传播一词严格来说仅指用于计算梯度的算法,而不是指如何使用梯度。但是该术语通常被宽松地指整个学习算法,包括如何使用梯度,例如通过随机梯度下降。反向传播将增量计算概括为增量规则中的增量规则,该规则是反向传播的单层版本,然后通过自动微分进行广义化,其中反向传播是反向累积(或“反向模式”)的特例。 在机器学习中,反向传播(backprop)是一种广泛用于训练前馈神经网络以进行监督学习的算法。对于其他人工神经网络(ANN)都存在反向传播的一般化–一类算法,通常称为“反向传播”。反向传播算法的工作原理是,通过链规则计算损失函数相对于每个权重的梯度,一次计算一层,从最后一层开始向后迭代,以避免链规则中中间项的冗余计算。
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