Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD Compensation

論文の概要: Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD Compensation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09277v1
Date: Sat, 25 Jan 2020 08:33:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-07 00:07:45.895078
Title: Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD Compensation
Title（参考訳）: デジタルバックプロパゲーションとpmd補償のためのモデルベース機械学習
Authors: Christian H\"ager, Henry D. Pfister, Rick M. B\"utler, Gabriele Liga, Alex Alvarado
Abstract要約: マナコフ-PMD方程式の分割ステップ法をパラメータ化することにより、偏極多重系に対するモデルベース機械学習手法を提案する。このアプローチは、ハードウェアフレンドリーなDBPと分散PMD補償を、PMDフリーケースに近い性能で実行する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.119875242641207
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a model-based machine-learning approach for polarization-multiplexed systems by parameterizing the split-step method for the Manakov-PMD equation. This approach performs hardware-friendly DBP and distributed PMD compensation with performance close to the PMD-free case.
Abstract（参考訳）: マナコフ-pmd方程式の分割ステップ法をパラメータ化することで偏波多重化システムに対するモデルベース機械学習手法を提案する。このアプローチは、ハードウェアフレンドリーなDBPと分散PMD補償を、PMDフリーケースに近い性能で実行する。

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