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https://hdl.handle.net/20.500.12008/53523
Cómo citar
| Título: | PON physical twin : Enabling third-party research on FTTH optimization with open datasets |
| Autor: | Inglés, Lucas Anet Neto, Luiz Rattaro, Claudina Morvan, Michel Castro, Alberto Nuaymi, Loutfi |
| Tipo: | Preprint |
| Palabras clave: | Protocols, Optical design, Europe, Collaboration, Machine learning, Performance metrics, Data models, Passive optical networks, Optical fiber subscriber loops, Optimization |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| Resumen: | We present a programmable PON testbed using commercial equipment and SDN control, enabling configuration exploration, performance evaluation, and reproducible experiments-fostering open datasets for network optimization and machine learning research. |
| Financiadores: | Este trabajo fue financiado y apoyado por los proyectos DGE IPCEI ME/CT Orange y STIC-AmSud RAMONaaS, así como por la Comisión Académica de Posgrado (CAP) del Uruguay. También se realizó en el marco de Lab’Optic, una iniciativa de investigación conjunta entre Lab-STICC UMR-6285, el Instituto Foton UMR 6082 y Orange Innovation. |
| Citación: | Inglés, L., Anet Neto, L., Rattaro, C. y otros. PON physical twin : Enabling third-party research on FTTH optimization with open datasets. [Preprint] Publicado en: 2025 European Conference on Optical Communications (ECOC), Copenhagen, Denmark, 28 sep. - 02 oct. 2025, pp. 1-4. DOI: 10.1109/ECOC66593.2025.11263387. |
| Departamento académico: | Telecomunicaciones |
| Grupo de investigación: | Análisis de Redes, Tráficos y Estadísticas de Servicios (ARTES) |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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