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Machine Learning-Aided Nonlinearity-Tailored Carrier Phase Recovery for Subcarrier Multiplexing Systems

副载波 计算机科学 多路复用 非线性系统 电子工程 副载波复用 波分复用 正交频分复用 电信 光电子学 工程类 材料科学 物理 频道（广播） 波长 量子力学
作者
Manuel S. Neves,Abel Lorences-Riesgo,Paulo P. Monteiro,Fernando P. Guiomar
标识
DOI：10.1364/ofc.2024.th3j.4
摘要
Nonlinear phase noise (NLPN) hampers the benefits of digital subcarrier multiplexing (DSCM) systems. Our paper introduces a low-complexity carrier phase recovery (CPR) method for countering NLPN in DSCM systems, achieving 0.5 dB improvement over conventional CPR.
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