雑音のあるOTDR信号を与えられた光ファイバリンクにおける反射事象検出と特性評価のための畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Abdelli Khouloud; Griesser Helmut; Pachnicke Stephan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212674547147 整理番号：22P0311470

雑音のあるOTDR信号を与えられた光ファイバリンクにおける反射事象検出と特性評価のための畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Networks for Reflective Event Detection and Characterization in Fiber Optical Links Given Noisy OTDR Signals

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発行年： 2022年03月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

光ファイバケーブルにおける高速かつ正確な故障検出と位置決めは,光ネットワーク生存性と信頼性を確保するために非常に重要である。したがって,実時間光ファイバ故障検出と診断のために,光学時間領域反射率測定(OTDR)装置によって得られた遠隔測定データを利用するための自動で信頼できるアルゴリズムを開発する必要性が存在する。本論文では,雑音のある模擬OTDRデータを与えたファイバ反射故障を検出し,特性づけるために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいデータ駆動手法を提案し,そのSNR(信号対雑音比)値が0dBから30dBまで変化し,反射事象パターンを組み込んだ。著者らのシミュレーションにおいて,従来の手法と比較して,低いSNR値に対してさえ,低い誤り警報率とより大きな位置決め精度を有するより高い検出能力を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

光導波路,光ファイバ,繊維光学 , 光通信方式・機器

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