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J-GLOBAL ID：201702220283204214   整理番号：17A1399230

スペクトル利得と人工神経回路網を用いたEDFAの雑音指数の推定【Powered by NICT】

Estimating the spectral gain and the noise figure of EDFA using artificial neural networks

著者 (3件)： Bastos-Filho Carmelo J. A. (Polytechnic School of Pernambuco, University of Pernambuco, Recife-PE, 50720-001 Brazil) ,  Barboza Erick de A. (Department of Electronics and Systems, Federal University of Pernambuco, Recife-PE, 50740-530, Brazil) ,  Martins-Filho Joaquim F. (Department of Electronics and Systems, Federal University of Pernambuco, Recife-PE, 50740-530, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTON  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,利得とEDFAの雑音指数を推定するための新しいアプローチを提案した。これは光増幅器の動作点(ACOP)問題の適応制御を解くための重要なツールである。提案は,少量のメモリを必要とする両増幅器特性の迅速な評価を可能にするために人工神経回路網を用いた。結果はニューラルネットワーク推定器は,80倍迅速であり,芸術推定器の状態よりも804倍少ないデータを使用し,顕著な精度を失うことなくことを示した。これらの利点は,計算知能のような,反復最適化手法の利用は,ACOP問題に取り組むのに役立つであろう。に加えて,マイクロコントローラのような単純なデバイス中のACOPアプローチの実装を支援することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  適応制御 ,  最適化手法 ,  *EDFA ,  記憶装置 ,  *スペクトル ,  マイクロコントローラ ,  *雑音指数 ,  増幅器 ,  *利得 ,  光増幅器 ,  人工知能

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  利得 ,  人工神経回路網 ,  EDFA ,  雑音指数 ,  推定