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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