Fugu-MT 論文翻訳(概要): End-to-End Deep Learning of Long-Haul Coherent Optical Fiber Communications via Regular Perturbation Model

論文の概要: End-to-End Deep Learning of Long-Haul Coherent Optical Fiber Communications via Regular Perturbation Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12320v1
Date: Mon, 26 Jul 2021 16:46:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-27 18:12:00.189555
Title: End-to-End Deep Learning of Long-Haul Coherent Optical Fiber Communications via Regular Perturbation Model
Title（参考訳）: 周期摂動モデルによる長波長コヒーレント光ファイバー通信のエンドツーエンド深層学習
Authors: Vladislav Neskorniuk, Andrea Carnio, Vinod Bajaj, Domenico Marsella, Sergei K. Turitsyn, Jaroslaw E. Prilepsky, Vahid Aref
Abstract要約: 並列化可能な摂動チャネルモデルを用いたコヒーレント光通信のためのエンドツーエンドオートエンコーダに基づく新しい学習法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7683182861690843
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a novel end-to-end autoencoder-based learning for coherent optical communications using a "parallelizable" perturbative channel model. We jointly optimized constellation shaping and nonlinear pre-emphasis achieving mutual information gain of 0.18 bits/sym./pol. simulating 64 GBd dual-polarization single-channel transmission over 30x80 km G.652 SMF link with EDFAs.
Abstract（参考訳）: 本稿では「並列化可能な」摂動チャネルモデルを用いたコヒーレント光通信のためのエンドツーエンドオートエンコーダベース学習を提案する。我々は,0.18bit/sym./polの相互情報ゲインを実現するために,コンステレーションシェーピングと非線形プリエンファシスを共同で最適化した。 64GBのデュアルポーラライゼーション単一チャネル伝送を30x80 km G.652 SMFリンクでEDFAでシミュレーションする。

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