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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[光通信技术]]的发展'''：
#* 随着[[互联网]]数据传输需求的增长，光通信技术在实现远距离、大带宽传输方面发挥了关键作用。[[光纤通信]]技术已成为支撑[[云计算]]、[[电子商务]]、[[流媒体]]平台、[[大数据传输]]以及[[人工智能]]等多种应用的核心技术。
#* 市场对传输线路的容量和距离要求不断提高，推动了对新型传输和检测技术的研究，以适应不同的场景和成本需求。
# '''[[相干接收机]]的应用与挑战'''：
#* 相干接收机主要用于长途传输，以实现最大的频谱效率。然而，为了增加传输距离，需要使用较高的光发射功率，这会引发线性和非线性效应，从而导致传输损伤。
#* 为了补偿这些误差，通常需要在接收机端进行[[数字信号处理]]（DSP），这往往需要专用集成电路（[[ASICs]]），并带来高功耗和延迟问题。
# '''[[强度调制]]/直接检测（IM-DD）系统的优势与局限'''：
#* 与相干系统相比，IM-DD系统在短距离应用中更为普遍，因为它们具有较低的硬件复杂性、成本和能耗。然而，数据传输中的错误主要由诸如[[极化模式色散]]、[[符号时序偏移]]、[[光过滤]]以及[[色散]]等线性效应引起，其中色散是最主要的损伤源。
# '''[[光子神经网络]]（PNN）的潜力'''：
#* 集成光子神经网络（PNNs）提供了一种直接在光学域内进行信号处理的方法，有助于降低功耗和最小化延迟。此外，PNNs的可调性允许它们适应不同的传输场景，并且与[[CMOS]]兼容的工艺实现的PNNs具有低成本和小尺寸的优势。
# '''[[色散补偿技术]]的进步'''：
#* 色散补偿技术，如[[色散补偿光纤]]和[[啁啾光纤布拉格光栅]]，虽然有效，但存在成本高、引入额外延迟和/或高功耗等问题。因此，研究者们一直在探索更高效、成本效益更高的色散补偿方法。
综上所述，这篇文献的背景强调了在光通信领域中对高性能色散补偿技术的需求，以及现有技术的局限性。作者提出了一种基于[[硅光子神经网络]]的新型色散补偿方法，旨在克服现有技术的挑战，提供一种高效、可调且成本效益高的解决方案。