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J-GLOBAL ID：202002233675989955   整理番号：20A0916434

単一モードファイバを用いたQPSK-PD-NOMAシステムのための機械学習可能検出【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Enabled Detection for QPSK-PD-NOMA System Employing Single Mode Fiber

著者 (2件)： Jana Debi Pada (Indian Institute of Technology,Department of Electrical Engineering,Patna,India,801103) ,  Gupta Sumanta (Indian Institute of Technology,Department of Electrical Engineering,Patna,India,801103)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NCC  ページ： 1-5  発行年： 2020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,容量を強化するために電力分割非直交多重アクセス(PD-NOMA)方式を採用する標準単一モードファイバベースの非リターン(NRZ)-直交位相シフトキーイング(QPSK)伝送システムのためにk-平均クラスタ化を用いる逐次干渉除去(SIC)技術を提案した。数値シミュレーションから得られた結果は,2つのユーザに対する20Gbps信号の凝集伝送に対して,標準単一モードファイバ(SSFMF)上で10Gbpsのデータ速度を伝送し,10~5のBER値が,送信機から100km離れており,NOMAを利用する遠いユーザに対して2dBのOSNRペナルティで達成可能であることを確認した。提案したシステムは,ファイバ誘起障害を軽減するための補償技術を含まない。シミュレーション結果により,最適性能に対して2ユーザ間で1:7の電力分割比が必要であることを明らかにした。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  シミュレーション ,  電力 ,  送信機 ,  クラスタ化 ,  多重化 ,  送信方式 ,  直交性 ,  *単一モードファイバ ,  *QPSK ,  ペナルティ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  データレート ,  逐次干渉除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 単一モードファイバ ,  QPSK ,  Pd ,  機械学習