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J-GLOBAL ID：201802255478625620   整理番号：18A1685426

海洋乱流チャネル下の機械学習に基づく適応軌道角運動量シフトキーイング復号器の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of an adaptive orbital angular momentum shift keying decoder based on machine learning under oceanic turbulence channels

著者 (15件)： Cui Xiao-zhou (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Cui Xiao-zhou (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Yin Xiao-li (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Yin Xiao-li (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Chang Huan (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Chang Huan (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Guo Yi-lin (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Guo Yi-lin (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Zheng Zi-jian (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Zheng Zi-jian (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Sun Zhi-wen (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Sun Zhi-wen (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Liu Guang-yao (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Wang Yong-jun (School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Wang Yong-jun (Beijing Key Laboratory of Space-Ground Interconnection and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： Optics Communications  (Optics Communications)
巻： 429  ページ： 138-143  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0678B  ISSN： 0030-4018  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 海洋乱流は,軌道角運動量(OAM)シフトキーイング(SK)に基づく水中光通信(UOC)システムの性能を劣化させる傾向がある。畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたUOC-OAM-SK用の復号器を研究した。著者らは,二元OAM-SK符号器として8種類の重ね合わせLaguerre-Gauss(LG)ビームをシミュレートした。これらのビームは模擬海洋チャネル下で伝搬する。結果は,温度支配状態において,CNNに基づく復号器が弱から中程度の乱流の下で高い精度(ほぼ100%)を有し,60mの距離で強い乱流の下で93%以上の精度を有することを示した。弱から中程度の乱流の下で,精度は80m以内で95%より高く,強い乱流の下では,精度は60mの伝搬後に90%より低い。組み込まれたCNNを有する復号器は,塩分が卓越するものを除いて,ほとんどの状況において平衡パラメータに鈍感である。さらに,いくつかのレベルの乱流を混合したデータベースで訓練されたCNNは,単一レベルの乱流で訓練された場合よりも,未知のレベルの乱流を調整するとき,より高い精度を有する。本研究はUOC-OAM-SKシステムの将来の設計に役立つと期待される。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *チャネル ,  塩分 ,  符号器 ,  光通信 ,  データベース ,  *海洋 ,  *機械学習 ,  *乱流 ,  *復号器 ,  重合せ
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  軌道角運動量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水中光通信(UOC) ,  軌道角運動量(OAM) ,  機械学習(ML) ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  海洋乱流

分類 (1件)： レーザ一般  (BD04030T)

タイトルに関連する用語 (10件)： 海洋 ,  乱流 ,  チャネル ,  機械学習 ,  適応 ,  軌道角運動量 ,  シフト ,  キーイング ,  復号器 ,  解析