Geri Dön

L-band erbiyum katkılı fiber yükselteç analizi ve yapay sinir ağları ile kazanç tahmini

Analysis of L-band erbium doped fiber amplifier and gain to estimate artificial neural networks

  1. Tez No: 212372
  2. Yazar: ÖZGÜR DÜNDAR
  3. Danışmanlar: DR. S. SİNAN GÜLTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optik Yükselteçler, L-Bandı Erbiyum Katkılı Fiber Yükselteçler (EDFA), Yapay Sinir Ağları (YSA)
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Erbium Katkılı Fiber Optik Yükselteçler; kararlı spektrum özellikleriyle çok yüksek güçte çalısmaları, düsük ek kayıpları, büyük band genislikleri ve düsük gürültü özellikleri sağlarlar. Erbium Katkılı Fiber Optik Yükselteçler herhangi bir elektronik dönüstürücüye gereksinim duymazlar ve bütün dalga boylarını aynı anda yükseltirler. Bu çalısmada ileri, geri ve iki yönlü spektrum, kazanç ve ASE etkisi OptiAmplifier 4.0 simülasyon programı kullanılarak incelenmistir. Sonuç olarak iki yönlü pompalamada 1480- 1480 nm dalga boyunun kullanılması kararlı spektrum özelliği, yüksek kazanç ve düsük ASE etkisi nedeniyle avantajlı olduğu görülmüstür. Ancak kısa mesafeli optik iletimde, iki yönlü pompalamalı yükselteçte maliyet faktörü yüksek olduğundan dolayı ileri yön pompalamalı konfigürasyon kullanılabilir. Son yıllarda, insan beyninin çalısma prensibini yapay olarak modellemeyi amaçlayan Yapay Sinir Ağları, nesne tanıma, görüntü ve sinyal isleme gibi alanların yanı sıra doğrusal olmayan sistemlerin tanılanması ve uyarlamalı denetimi alanında da en önemli araç olmustur. En önemli özelliği öğrenme özelliğidir ve bir olay hakkında girdi ve çıktılar arasındaki iliskiyi doğrusal olsun veya olmasın mevcut örneklerden öğrenerek çözümler üretebilir. Bu üstün özelliğinden dolayı bu çalısmaya ek olarak Erbium Katkılı Fiber Optik Yükselteç kazanç parametresinin farklı mesafeler için YSA ile hesaplanabileceği gösterilmistir. Elde edilen sonuçlar simülasyon sonuçlarıyla karsılastırılarak oldukça uyumlu olduğu belirlenmistir.

Özet (Çeviri)

Erbium-Doped Fiber Amplifiers (EDFAs) feature operation at very high output powers with their stable spectrum characteristics, low insertion loss, large bandwidth and low noise. EDFAs do not require any electronic converters and amplify all signal wavelengths simultaneously. In this study, the affects of forward, backward and bidirectional spectrums, gain and amplified spontaneous emission (ASE) have been investigated using OptiAmplifier 4.0 simulation software. As a result, in bidirectional pumping using the wavelengths of 1480- 1480 nm was proven advantageous because of stable spectrum characteristic, high gain and low ASE affect. However, in short distance optical communication, because the cost factor is higher for bidirectional pumping amplifier, forward pumping configuration can be used. In recent years, Artificial Neural Networks (ANN) that tries to emulate operating principles of human brain has become one of the most important tools in nonlinear system modeling and adaptive control besides the fields such as pattern recognition, image and signal processing. Its most important feature is learning and for a problem it is capable of identifying input output relationship that may be linear or nonlinear by using the available data. Because of its superior learning feature, in addition to the simulation studies, it was shown that the gain parameter of EDFA can be calculated for a given distance by means of ANN. The obtained results were compared with the simulation results and they were found to be quite in compliance. Key Words : Optic Amplifiers, L-Band Erbium Doped Fiber Amplifiers (EDFA), Artificial Neural Networks (ANNs)

Benzer Tezler

  1. Design and analysis of L-band erbium doped fiber amplifiers

    L-bend, erbium yüklü fiber yükselteçlerin tasarim ve analizi

    MOHAMMED KHALEEL AWSAJ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM HALDUN GÖKTAŞ

  2. Fiber optik ağlar için hafniyum-bizmut-erbiyum ortak katkılı kompakt fiber yükselteçlerin (HfBi-EDFA) kazanç performansının pompalama yönüne bağlılığının deneysel incelenmesi

    Experimental investigation of the dependence of the pumping direction of gain performance of hafnium-bismuth-erbium co-doped compact fiber amplifiers (HfBi-EDFA) for fiber optic networks

    AŞKINNUR AŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ALTUNCU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FIRAT ERTAÇ DURAK

  3. Kazancı düzleştirilmiş geniş bandlı fiber yükselteçlerin tasarımı

    Design of gain flattened wide band fiber amplifiers

    MURAT YÜCEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Teknik EğitimGazi Üniversitesi

    Teknik Eğitim Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. H. HALDUN GÖKTAŞ

  4. Improving hybrid fiber amplifier performance in EDFA/RFA combinations

    EDFA/RFA kombinasyonları kullanılarak hibrit fiber yükselteçlerde performans iyileştirmesi

    İRFAN ALP GÜRKAYNAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. THAMER FAHAD AHMED AL-MASHHADANI

  5. Combined serial parallel hybrid fiber amplifier with high order raman scattering

    Yüksek dereceli raman saçılması ile birleştirilmiş seri paralel hibrid fiber yükselteç

    AYMAN IBRAHIM M. ABOUSEDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ THAMER FAHAD AHMED AL-MASHHADANI