MONTOYA ALBA, David Esteban; CAGUA HERRERA, Jhonatan Mcniven    PUERTO LEGUIZAMON, Gustavo Adolfo. Design of a Flattening Filter Using Fiber Bragg Gratings for EDFA Gain Equalization: An Artificial Neural Network Application. []. , 29, 2, pp.25-36.   20--2019. ISSN 0124-8170.  https://doi.org/10.18359/rcin.3818.

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This paper presents a proposal for the non-uniform gain compensation of an Erbiumdoped fiber optic amplifier (EDFA) in a Wave-length Division Multiplexed (WDM) system using Fiber Bragg Gratings (FBG). In this proposal, the multilayer perceptron feed-forward artificial neural network with backpropagation was trained under the secant method (one-step secant) and was selected according to mean square error measurement. The proposal optimizes FBG parameters such as center frequency, rejection level and length in order to determine a filtering response based on a reduced number of FBGs that will be used to flatten the non-linear response of the amplifier gain and avoid the per-carrier treatment of a standard flattening filter. While an artificial neural network with a 7-10-6 structure demonstrated the feasibility of equalizing the gain of an EDFA using as few as three FBGs, a 25-18-12 structure improved the results when the configuration consisted of an FBG array of six resonances that provided similar results to that featured by the standard gain-flattening filter. The proposal was evaluated in an amplified WDM system of eight optical carriers located between 195-196.4 THz.

este artículo presenta una propuesta para la compensación de la ganancia no uniforme de los amplificadores ópticos de fibra dopada con Erbio (EDFA) en sistemas multiplexados por longitud de onda (WDM) usando redes de difracción de Bragg (FBG). En esta propuesta las redes neuronales artificiales tipo perceptrón multicapa con propagación hacia atrás (feed-forward backpropagation) se entrenaron bajo el método de la secante (one-step secant) y se seleccionaron según error cuadrático medio. La propuesta optimiza los parámetros del FBG, como la frecuencia central, el nivel de rechazo y la longitud para determinar una respuesta de filtrado basada en un número reducido de FBG que se utilizarán para aplanar la respuesta no lineal de la ganancia del amplificador y evitar el tratamiento por portadora de un filtro de aplanamiento estándar. Mientras que una red neuronal artificial con una estructura de 7-10-6 demostró la viabilidad de igualar la ganancia de un EDFA utilizando tan solo tres FBG, una estructura de 25-18-12 mejoró los resultados cuando la configuración consistió en un arreglo de seis FBG que proporcionaron resultados similares a los que ofrece el filtro estándar de aplanamiento de ganancia. La propuesta se evaluó en un sistema WDM amplificado de ocho portadoras ópticas ubicados entre 195 THz y 196,4 THz.

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