Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gated Recurrent Unit based Autoencoder for Optical Link Fault Diagnosis in Passive Optical Networks

論文の概要: Gated Recurrent Unit based Autoencoder for Optical Link Fault Diagnosis in Passive Optical Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11727v1
Date: Sat, 19 Mar 2022 09:26:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-26 21:52:37.862095
Title: Gated Recurrent Unit based Autoencoder for Optical Link Fault Diagnosis in Passive Optical Networks
Title（参考訳）: ゲート型リカレントユニットを用いたパッシブ光ネットワークにおける光リンク故障診断用オートエンコーダ
Authors: Khouloud Abdelli, Florian Azendorf, Helmut Griesser, Carsten Tropschug, Stephan Pachnicke
Abstract要約: 受動光ネットワークにおけるファイバ故障の同定と局所化のための深層学習手法を提案する。実験の結果,提案手法は97%の精度で断層を検知し, RMSE0.18mでピンポイントし, 従来の手法より優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a deep learning approach based on an autoencoder for identifying and localizing fiber faults in passive optical networks. The experimental results show that the proposed method detects faults with 97% accuracy, pinpoints them with an RMSE of 0.18 m and outperforms conventional techniques.
Abstract（参考訳）: 受動光ネットワークにおけるファイバ故障の特定と位置決定のためのオートエンコーダに基づく深層学習手法を提案する。実験の結果,提案手法は97%の精度で故障を検知し,0.18mのrmseで検出し,従来の手法を上回った。

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