Sintonização de Hiperparâmetros de Equalizadores Não Lineares Ópticos Utilizando NSGA-II

Este trabalho investiga a sintonização de hiperparâmetros de equalizadores não lineares baseados em redes neurais para sistemas de comunicações ópticas coerentes digitais. Em particular, utiliza-se um perceptron multicamada (MLP) para compensar distorções não lineares da fibra óptica que não são totalmente mitigadas pelo processamento digital linear. A otimização dos hiperparâmetros do modelo é formulada como um problema multiobjetivo, buscando simultaneamente minimizar a taxa de erro de bits (BER) e o custo computacional do equalizador. Para isso, é empregado o algoritmo evolutivo NSGA-II, capaz de identificar soluções pertencentes à fronteira de Pareto. Os resultados, obtidos a partir de simulações de um sistema óptico coerente de 400 Gbps em um enlace de 80 km, demonstram que o método é capaz de encontrar configurações eficientes que equilibram desempenho e complexidade computacional.