Neste projeto buscamos desenvolver e implementar métodos de PDS e aprendizado de máquina baseada em redes neurais artificiais (RNAs) para o problema de recuperação de fase de sinais ópticos.
A recuperação de fase é o processo de determinar, por meio de um algoritmo, a fase de um sinal quando apenas medidas de sua amplitude são conhecidas. Dado um sinal complexo , de amplitude
e fase
, este pode ser representado por
Assim se o valor absoluto for conhecido, ou medidas do valor absoluto de funções de
forem conhecidas, um algoritmo de recuperação de fase pode ser utilizadado para conseguirmos determinar
. Para que tudo isso seja possível geralmente requer-se que
obedeça a certas condições, que dependerão de restrições impostas pelo problema.
Em sistemas de comunicações ópticas os algoritmos de recuperação de fase podem ser utilizados em conjunto com receptores DD para a implementação de detecção coerente, uma vez que tais algoritmos recuperam a fase do sinal recebido e, portanto, também a informação nela presente.
Aplicação de um algoritmo de recuperação de fase
Logo poderemos determinar se RNAs podem ser ferramentas úteis na construção de algoritmos de PDS para receptores ópticos de baixo custo e alta eficiência energética.
Por favor, observar os requisitos.
Clone este repositório e instale as dependências necessárias.
$ git clone https://github.com/silasabs/PIVIC-Comunicacoes-Opticas.git
$ cd PIVIC-Comunicacoes-Opticas
$ python setup.py install