| 大会名称 |
|---|
| 2021年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021S |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021/8/31 |
| セッション番号 |
| B-10B |
| セッション名 |
| 光通信システムB |
| 講演日 |
| 2021/9/16 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 15 |
| 講演番号 |
| B-10-10 |
| タイトル |
| 機械学習を用いた光ファイバ曲げ判定における復調処理前データ(ram1), 復調処理後データ(ram3)を用いた曲げ判定精度向上の検討 |
| 著者名 |
| ◎西川雄一朗, 平野 章, |
| キーワード |
| デジタルコヒーレント通信, 16QAM, 機械学習, 光通信, 光ファイバ |
| 抄録 |
| 近年, デジタル化の進展や通信デバイスの普及をはじめ, 多様なサービスが提供されており, 通信トラフィックの量は日々増加している. また, 5G時代には, ネットワークの多様化と複雑化が進み, ネットワークの管理運用コストが増大することが予見される. 本稿では, ネットワークの自動運用化に向けた一つの試みとして期待されている, 機械学習を用いた光ファイバの曲げ判定における判定精度向上を検討し, 復調処理前データ(ram1)と復調処理後データ(ram3)を併用することで曲げ判定精度を向上した. 10mmの曲げ直径では従来のram1のみのものよりも大幅な精度向上が見られ, 20mm, 30mmにおいてもram3を併用することで精度向上の傾向が確認できた. |
| 本文pdf |
|
PDF download
|