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J-GLOBAL ID：202202242651966439   整理番号：22A1085850

強度変調直接検出のための機械学習支援光OFDM【JST・京大機械翻訳】

Machine-Learning-Aided Optical OFDM for Intensity Modulated Direct Detection

著者 (4件)： Zhang Xiaoyu (School of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, U.K.) ,  Van Luong Thien (Faculty of Computer Science, Phenikaa University, Hanoi, Vietnam) ,  Petropoulos Periklis (Optoelectronics Research Centre, University of Southampton, Southampton, U.K.) ,  Hanzo Lajos (School of Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, U.K.)
資料名： Journal of Lightwave Technology  (Journal of Lightwave Technology)
巻： 40  号： 8  ページ： 2357-2369  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： エンドツーエンド学習システムは,深い学習におけるオートエンコーダ(AE)アーキテクチャに依存する直接検出(IM/DD)通信と対する直交周波数分割多重化(OFDM)支援光強度変調のために考案された。最初に,LACO-OFDMの帯域幅効率の増加のために,LACONetと呼ばれるAE支援層状ACO-OFDM(LACO-OFDM)方式を提案した。LACONetは,ビットツーシンボルマッピングのために送信機でニューラルネットワーク(NN)を採用し,データビットを回復するための受信機でもう1つのNNを用いて,同時にAEを形成し,同時にBERとPAPRの両方を最小化するためにエンドツーエンド方式で訓練できる。さらに,高速Fourier変換(FFT)動作が受信機で一度だけ適用されるので,LACONetの検出アーキテクチャは古典的LACO-OFDMと比較して劇的に単純化される。さらに,IMDD-OFDMNetと呼ぶIM/DD通信のための一般化AE支援光OFDM方式を提案し,時間領域(TD)信号の単極性がHermitian対称性によってもはや保証されないが,むしろ複素TD信号の絶対二乗値を取ることにより,これによらない。このように,IMDD-OFDMNetのすべての利用可能な副搬送波は,有用な情報を運ぶために使用され,したがって,それはLACOベースの方式より高いスループットを持っている。更なる利点として,そのトランシーバは単一逆FFTまたはFFTのみを必要とする。最後に,シミュレーション結果を,著者らの学習方式が,それらの従来の対応物より,より良いBERとPAPR性能を達成することを示した。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： シミュレーション ,  *光変調 ,  *学習 ,  簡素化 ,  ニューラルネットワーク ,  受信機 ,  送信機 ,  送受信機 ,  通信 ,  エンドツーエンド方式 ,  帯域幅 ,  スループット ,  計算機アーキテクチャ ,  *OFDM ,  副搬送波
準シソーラス用語： *強度変調 , 【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)： 強度変調 ,  機械学習 ,  支援 ,  光OFDM