論文の概要: Deep learning for enhanced free-space optical communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07712v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 14:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 13:00:18.811584
• Title: Deep learning for enhanced free-space optical communications
• Title（参考訳）: 自由空間光通信のための深層学習
• Authors: Manon P. Bart, Nicholas J. Savino, Paras Regmi, Lior Cohen, Haleh Safavi, Harry C. Shaw, Sanjaya Lohani, Thomas A. Searles, Brian T. Kirby, Hwang Lee, Ryan T. Glasser
• Abstract要約: 乱流や背景の熱雑音などの大気効果は、ON-OFFキーング自由空間光通信で使用されるコヒーレント光の伝搬を抑制する。 本稿では,後処理における自由空間光通信のビット誤り率を低減するために,畳み込みニューラルネットワークを実験的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Atmospheric effects, such as turbulence and background thermal noise, inhibit the propagation of coherent light used in ON-OFF keying free-space optical communication. Here we present and experimentally validate a convolutional neural network to reduce the bit error rate of free-space optical communication in post-processing that is significantly simpler and cheaper than existing solutions based on advanced optics. Our approach consists of two neural networks, the first determining the presence of coherent bit sequences in thermal noise and turbulence and the second demodulating the coherent bit sequences. All data used for training and testing our network is obtained experimentally by generating ON-OFF keying bit streams of coherent light, combining these with thermal light, and passing the resultant light through a turbulent water tank which we have verified mimics turbulence in the air to a high degree of accuracy. Our convolutional neural network improves detection accuracy over threshold classification schemes and has the capability to be integrated with current demodulation and error correction schemes.
• Abstract（参考訳）: 乱流や背景の熱雑音などの大気効果は、ON-OFFキーング自由空間光通信に用いられるコヒーレント光の伝搬を抑制する。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いて,光処理後の自由空間における光通信のビット誤り率を低減し,従来手法よりも大幅に単純で安価であることを示す。 提案手法は,2つのニューラルネットワークから構成される。第1は熱雑音と乱流におけるコヒーレントビット列の存在を判定し,第2はコヒーレントビット列を復調する。 ネットワークのトレーニングとテストに使用するすべてのデータは、コヒーレント光のオンオフキーイングビットストリームを生成し、これらを熱光と組み合わせて、空気中の乱流を高い精度で模倣した乱流水槽に、結果光を透過させることによって実験的に得られる。 我々の畳み込みニューラルネットワークはしきい値分類方式よりも検出精度を向上し、現在の復調と誤り訂正方式と統合できる能力を有する。

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