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反馈神经网络卷积码解码器（RNN）的性能接近传统的Viterbi解码器，RNN的复杂度是随约束长度成线性增加的，而Viterbi的复杂度是成指数增加的，RNN的性能已经在加性白噪声信道中得到了肯定。对RNN解码器在以放大自发发射（AsE）噪声为主的光纤信道中的性能进行了研究，在以ASE噪声为主的3种信道模型中，同时研究了RNN解码器和Viterbi解码器的性能，发现RNN的性能同样很好，在解码过程中还有优势。