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J-GLOBAL ID:202002214959479364   整理番号:20A2117400

光通信にAI?!ニューラルネットワークによる固有値変調信号の復調性能改善

著者 (3件):
資料名:
号: 475  ページ: 640-644  発行年: 2020年09月25日 
JST資料番号: Z0994A  ISSN: 0911-5943  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 解説  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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・複数の固有値を同時に伝送する場合,従来の復調方式では良好なビット誤り率(BER)が得られないので,固有値変調方式およびANNを用いた復調技術について解説。
・従来の線形分類による復調方法と比較して,ANNの非線形分類による復調方法を用いることにより12.1dBの大きな電力利得が得られることを実証。
・固有値通信の実用化に向けて伝送容量などの課題があるが,機械学習の応用により復調性能を大幅に改善すれば,固有値通信の多値化・大容量化が期待されることを示唆。
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分類 (2件):
分類
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光通信方式・機器  ,  光学情報処理 
引用文献 (17件):
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