| 講演名 | 2019-08-30 時間領域と周波数領域ニューラルネットワークを用いた自己位相変調補償の計算量比較 京野 大(明大), 中村 守里也(明大), |
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| 抄録(和) | 自己位相変調（SPM）と分散とによる光波形の歪みの補償を時間領域と周波数領域のニューラルネットワークを用いて行った場合の補償能力と計算量の比較を行った。線形補償のみの場合では、分散が一定以上大きい場合、時間領域の補償よりも周波数領域の方が計算量が少なくなることが知られているが、非線形補償については検討されていなかった。検討の結果、周波数領域に比べ、時間領域のニューラルネットワークの方が計算量の点で有利であることが明らかになった。 |
| 抄録(英) | We investigated and compared the computational complexity of a TD-ANN and an FD-ANN which are used for optical nonlinearity compensation. For linear equalization to compensate for, e.g., chromatic dispersion (CD), it is known that FD-equalization outperforms TD-equalization in terms of computational complexity over a wide range of CD values. Our investigation showed that the TD-ANN-based nonlinear equalization had lower computational complexity than the FD-ANN. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 非線形歪み補償 / 光ファイバ通信 |
| キーワード(英) | Neural network / Nonlinear compensation / Optical fiber communications |
| 資料番号 | OCS2019-26 |
| 発行日 | 2019-08-22 (OCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | OFT / OCS / LSJ |
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| 開催期間 | 2019/8/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | 道東経済センタービル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 通信用光ファイバ、光ファイバコード・ケーブル、機能性光ファイバ、空間分割多重(SDM)光ファイバ技術、光接続・コネクタ・配線技術、光インターコネクション、光線路保守監視・試験技術、光ファイバ測定技術、光ファイバ線路構成部品、光信号処理、光ファイバ型デバイス、光測定器、レーザ加工、ハイパワーレーザ光輸送、光給電、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 伊藤 文彦(島根大) / 前田 譲治(東京理科大) |
| 委員長氏名（英） | Fumihiko Ito(Shimane Univ.) / Joji Maeda(Tokyo Univ. of Science) |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | 相馬 一之(住友電工) / 高谷 雅昭(NTT) / 大原 拓也(NTT) / 高橋 正典(古河電工) |
| 幹事氏名（英） | Kazuyuki Soma(Sumitomo Electric) / Masaaki Takaya(NTT) / Takuya Ohara(NTT) / Masanori Takahashi(Furukawa Electric) |
| 幹事補佐氏名（和） | 荒生 肇(住友電工) / 渡邉 汎(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hajime Arao(Sumitomo Electric) / Hiroshi Watanabe(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Optical Fiber Technology / Technical Committee on Optical Communication Systems / The Laser Society of Japan |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 時間領域と周波数領域ニューラルネットワークを用いた自己位相変調補償の計算量比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Computational-Complexity Comparison of Time- and Frequency-Domain Artificial Neural Networks for Optical Nonlinearity Compensation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 非線形歪み補償 / Nonlinear compensation |
| キーワード(3)（和/英） | 光ファイバ通信 / Optical fiber communications |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 京野 大 / Takeru Kyono |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 守里也 / Moriya Nakamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-08-30 |
| 資料番号 | OCS2019-26 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | OCS-186 |
| ページ範囲 | pp.35-38(OCS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-08-22 (OCS) |