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J-GLOBAL ID：202002250192844121   整理番号：20A2258442

OOKに基づく可視光通信のためのディミングを意識した深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Dimming-Aware Deep Learning Approach for OOK-Based Visible Light Communication

著者 (2件)： Zou Cong (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yang Fang (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： Journal of Lightwave Technology  (Journal of Lightwave Technology)
巻： 38  号： 20  ページ： 5733-5742  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0922A  ISSN： 0733-8724  CODEN： JLTEDG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 可視光通信(VLC)は,安全,低コスト,高速通信法である。オンオフキーイング(OOK)はVLCの変調スキームの1つであり,各光をオンオフまたはオフしてバイナリ信号を生成する。最近,深層学習(DL)技術は,VLCシステムにおける調光のための一連のブレークスルーを作った。このタスクは,VLCシステムが,実際のアプリケーションにおけるユーザからの異なる選好を考慮して,様々な調光ターゲットをサポートする必要があるので,DLに対して実際に非常に挑戦的であり,複数の制約を持つ最適化問題をもたらす。本論文は,ユニバーサル自動エンコーダ(UAE)と呼ばれる汎用ニューラルネットワークによって任意の調光要求条件を満たすことができる調光認識バイナリVLCシステムのためのDLフレームワークを提示した。提案したUAEは,いくつかの注意深く設計された連結パッチを有する多分岐アーキテクチャを創造的に利用し,多重調光制約を有する最適化問題のための新規な多段訓練戦略を利用した。実験は,提案したDLアプローチが,平均ビット誤り率,調光制約の満足,および不完全光チャネルに対するロバスト性に関して既存の技術より優れていることを示した。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： 最適化問題 ,  ニューラルネットワーク ,  多重化 ,  符号器 ,  応用プログラム ,  *調光 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  OOK【信号】 ,  *可視光通信 ,  高速通信 ,  バイナリー ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (4件)： OOK ,  可視光通信 ,  意識 ,  深層学習