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期刊链接：https://www.mdpi.com/journal/applsci

本期编辑荐读，Applied Sciences 期刊编辑部精选了五篇有关“光通讯”的文章，希望能为相关领域读者带来有价值的参考。

AI-Based Modeling and Monitoring Techniques for Future Intelligent Elastic Optical Networks

基于人工智能的未来智能弹性光网络建模与监控技术

Xiaomin Liu et al.

https://doi.org/10.3390/app10010363

基于人工智能的软故障识别。

文章亮点：

(1) 文章讨论了在光网络中采用人工智能方法的要求；

(2) 回顾了各种基于 AI 的 QoT 损伤建模和监测方案的最新进展，并根据功能对其进行分类；

(3) 总结了在未来智能弹性光网络建模与监控技术中采用人工智能方法的优势和挑战，并讨论了在实际系统中部署存在的问题。

A Phase Fluctuation Based Practical Quantum Random Number Generator Scheme with Delay-Free Structure

一种基于相位波动的实用无延迟结构量子随机数发生器方案

Min Huang et al.

https://doi.org/10.3390/app10072431

双激光器相位噪声 QRNG 方案的原理图设置。

文章亮点：

(1) 本文提出了一种新的相位噪声方案结构；

(2) 证明了该研究方案能够有效地提取量子噪声并滤除其他经典噪声；

(3) 研究方案在小型化量子随机数产生系统中具有广阔的应用前景。

Deep Learning for Computational Mode Decomposition in Optical Fibers

光纤中计算模式分解的深度学习

Stefan Rothe et al.

https://doi.org/10.3390/app10041367

(a) 数据采集方案的说明；(b) 数字全息术与DNN预测的相关系数。

文章亮点：

(1) 本文使用深度神经网络，从简单的强度相机图像中确定振幅和相位信息；

(2) 文中作者开发了一种比传统的训练数据设计更加有效和精确的新的训练类型；

(3) 本文证明了深度神经网络的性能与数字全息相当，但所需的工作量要小得多。

Compensation for In-Phase/Quadrature Phase Mismatch in Coherent Free-Space Optical QPSK Communication Systems

相干自由空间光 QPSK 通信系统中同相/正交相位失配的补偿

Xueliang Li et al.

https://doi.org/10.3390/app11062543

在不同湍流条件下，误符号率 (SER) 与相位估计的Cn2。

文章亮点：

(1) 文中提出了一种基于眼图 Q 值的同相和正交信号质量切换正交化算法 (ASOP)；

(2) 作者演示了使用 ASOP 可以实现的系统改进；

(3) 研究表明 ASOP 方案有助于 FSO 系统在大气湍流环境中的频偏和相位估计。

Analysis of the Underwater Wireless Optical Communication Channel Based on a Comprehensive Multiparameter Model

基于综合多参数模型的水下无线光通信信道分析

Rujun Cai et al.

https://doi.org/10.3390/app11136051

UWOC 系统在不同吸收、散射和湍流条件下的误码率。

文章亮点：

(1) 文章提出了一种综合吸收、散射和动态湍流效应的多参数模型；

(2) 作者利用吸收、散射、湍流、流速和传输距离等通道参数分析了平均光强和闪烁指数；

(3) 在弱湍流或中等湍流情况下，该模型通过增加发射光功率可以有效地提高误码率性能。

Applied Sciences期刊介绍

主编：Takayoshi Kobayashi, The University of Electro-Communications, Japan

期刊主题涵盖应用物理学、应用化学、工程、环境和地球科学以及应用生物学的各个方面。截止目前被SCIE、Scopus等多种数据库收录，JCR分区在多学科工程以及应用物理领域都在Q2。

2020 Impact Factor：2.679

2020 CiteScore：3.0

Time to First Decision：16 Days

Time to Publication：37 Days