Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model-Based Deep Learning of Joint Probabilistic and Geometric Shaping for Optical Communication

論文の概要: Model-Based Deep Learning of Joint Probabilistic and Geometric Shaping for Optical Communication

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07457v1
Date: Tue, 5 Apr 2022 19:35:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-01 09:43:33.891311
Title: Model-Based Deep Learning of Joint Probabilistic and Geometric Shaping for Optical Communication
Title（参考訳）: 光通信のための連成確率と幾何形状のモデルベース深層学習
Authors: Vladislav Neskorniuk, Andrea Carnio, Domenico Marsella, Sergei K. Turitsyn, Jaroslaw E. Prilepsky, Vahid Aref
Abstract要約: 光コヒーレント通信のための幾何および確率的星座形状を共同最適化するために,オートエンコーダに基づくディープラーニングを適用した。最適化された星座形成は、256 QAM Maxwell-Boltzmann 確率分布より優れており、170 km SMF リンク上の 64 GBd 送信のための 0.05 ビット/4D シンボル相互情報を備えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8968603530277055
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Autoencoder-based deep learning is applied to jointly optimize geometric and probabilistic constellation shaping for optical coherent communication. The optimized constellation shaping outperforms the 256 QAM Maxwell-Boltzmann probabilistic distribution with extra 0.05 bits/4D-symbol mutual information for 64 GBd transmission over 170 km SMF link.
Abstract（参考訳）: オートエンコーダベースのディープラーニングは、光学コヒーレント通信のための幾何学的および確率的星座形成を共同で最適化する。最適化された星座の形状は、256 QAM Maxwell-Boltzmann 確率分布より優れており、170 km SMF リンク上で64 GBd 伝送のための 0.05 ビット/4D シンボル相互情報が得られる。

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