灵敏度提升1.0 dB
用概率权重匹配随机非线性，逐样本自适应更新，性能优于Volterra和CNN均衡器。
Zhou, Sitong · Liu, Xinyu · 高然 · Ziyun, Jiang · Han, Zhang · 忻向军
Optics Letters 2023
在HD-FEC阈值下，较Volterra均衡器灵敏度提升1.0 dBm，较CNN提升2.5 dBm。
权重和偏置作为概率分布，能逐样本更新，不需要预先假设固定的非线性模型。
系统复杂度比Volterra和CNN均衡器显著改善，有利于实时实现。