文献

J-GLOBAL ID：202202233844940717   整理番号：22A1085844

帯域幅制限水中可視光通信のためのニューラルネットワークベースの非線形Tomlinson-Harashima予符号化【JST・京大機械翻訳】

Neural-Network-Based Nonlinear Tomlinson-Harashima Precoding for Bandwidth-Limited Underwater Visible Light Communication

著者 (9件)： Niu Wenqing (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Hui (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China) ,  Hu Fangchen (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China) ,  Shi Jianyang (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China) ,  Ha Yinaer (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China) ,  Li Guoqiang (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China) ,  He Zhixue (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Yu Shaohua (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Chi Nan (Key Laboratory for the Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China)
資料名： Journal of Lightwave Technology  (Journal of Lightwave Technology)
巻： 40  号： 8  ページ： 2296-2306  発行年： 2022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： 発光ダイオード(LED)に基づく水中可視光通信(UVLC)は,水中無線データ伝送のための潜在的候補と考えられている。しかし,高速UVLCの実装は,帯域幅制限と非線形効果のために課題として残っている。本論文では,帯域幅制限UVLCシステムにおけるTomlinson-Harashima予符号化(THP)の性能を初めて調べた。線形およびVolterra級数ベースの非線形THPに関する研究とは別に,ニューラルネットワーク(NN)ベースのTHPを最初に提案し,実行した。送信機において,シンボル間干渉(ISI)と非線形性は,誤差伝播なしでフィードバックニューラルネットワーク(FBN)を通して部分的に軽減することができた。モジュロオペレータを用いて不安定性を除去した。さらに,予符号化信号に対して,パワースペクトル密度(PSD)は近白色である。したがって,事前強調法において一般的であるスペクトルシェーピング誘起信号雑音比(SNR)損失問題を避けることが可能である。受信機において,別のモジュロオペレータを復号化のために使用する。適応フィードフォワードニューラルネットワーク(FFN)を適用して,FBNのチャネル状態情報(CSI)不整合を補償し,残りのISIと非線形障害を緩和した。実証されたUVLCシステムにおいて,実験結果は提案方法の実現可能性を証明した。Q因子は2.2Gbpsのデータ速度で3.39dB増加した。7%HD-FEC閾値下の630MBd CAP-16伝送を実現し,それは線形後等化のみを用いた場合よりも90MBd高かった。Copyright 2022 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： SN比 ,  発光ダイオード ,  *光通信 ,  オペレータ ,  *ニューラルネットワーク ,  符号間干渉 ,  受信機 ,  送信機 ,  等化 ,  復号化 ,  Q値 ,  *帯域幅 ,  パワースペクトル密度
準シソーラス用語： データレート ,  *予符号化 ,  *可視光通信 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 光通信方式・機器  (ND10000B) ,  光導電素子  (NC03083X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 帯域幅 ,  制限 ,  水中 ,  可視光通信 ,  ニューラルネットワーク ,  非線形 ,  Tomlinson-Harashima予符号化