| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-11-26 10:30
［ポスター講演］光固有値通信への機械学習の応用
○三科 健・山本將平（阪大）・吉田悠来（NICT）・久野大介・丸田章博（阪大） |
| 抄録 |
（和） |
今後も増え続ける通信トラヒック需要に対応するため，現在開発が進行している毎秒1テラビット級の光伝送技術よりも更に大容量・低消費電力化を実現する光通信技術の研究開発が必要とされている．一方，長距離光ファイバ通信において，光ファイバ中の非線形歪みにより伝送容量が制限されることが課題となっている．その制限を打破する方法の一つとして，非線形歪みの影響を受けない光固有値を用いた通信方式が注目されている．しかし，光固有値通信においては，雑音影響下の固有値分布が従来の通信方式の信号点分布と異なるため，光固有値通信に適した新しい復調方法の確立が求められている．本報告では，光固有値変調信号の復調にニューラルネットワークを適用した結果を紹介する． |
| （英） |
Development and innovations of transmission technology that will increase the transmission capacity of optical communication systems are required to meet demand on the increase in Internet traffic. However, the Kerr-nonlinearity in optical fibers limits the transmission capacity in the long-haul transmission system. To overcome the limit, optical eigenvalue modulation scheme has been paid attention recently because it is unaffected by the Kerr-nonlinearity. However, upon demodulating the eigenvalue modulated signal, the problem is that eigenvalue deviation due to noise is different from the signal point deviation of the conventional modulation schemes, such as phase shift keying and quadrature amplitude modulation. Therefore, it is necessary to develop a new demodulation method for the eigenvalue modulated signal. In this report, we introduce an artificial neural network-based demodulator for the eigenvalue modulated signal. |
| キーワード |
（和） |
光ファイバ通信 / 光固有値変調 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） |
Optical fiber communication / Optical eigenvalue modulation / Machine learning / Artificial neural network / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
|
| ISSN |
|
| PDFダウンロード |
|