Aplicación de las redes neuronales artificiales en redes de difracción de Bragg para la compensación de ganancia no uniforme en amplificadores ópticos.
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Resumen
This work is a compilation of the development and testing of artificial neural networks type multilayer perceptron with backward propagation (Feed - forward backpropagation), trained under the secant method (one - step secant), and selected according to the mean square error , all created using the Matlab program, for the optimization of the characteristics (central frequency and length) of several Bragg diffraction gratings. With the purpose of using them in the compensation of non-uniform gain of the fiber amplifier doped with Erbium (EDFA) of an optical link of eight equidistant carriers located between 195 to 196.4 THz, simulated with the Optisystem 14 program.
Descripción
El presente trabajo es una recopilación del desarrollo y prueba de las redes neuronales artificiales tipo perceptrón multicapa con propagación hacia atrás ( Feed - forward backpropagation ), entrenadas bajo el método de la secante ( one - step secant ), y seleccionadas según el error cuadrático medio, todas creadas utilizando el programa Matlab, para la optimización de las características ( frecuencia central y longitud ) de varias rejillas de difracción de Bragg. Con el propósito de utilizarlas en la compensación de la ganancia no uniforme del amplificador de fibra dopada con Erbio ( EDFA ) de un enlace óptico de ocho portadoras equidistantes ubicadas entre 195 a 196.4 THz, simulado con el programa Optisystem 14.
Palabras clave
FBG, Redes neuronales, Enlace óptico, Rejillas de Bragg