論文の概要: A Novel Machine Learning-based Equalizer for a Downstream 100G PAM-4 PON

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00720v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 19:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-05 17:44:45.347703
• Title: A Novel Machine Learning-based Equalizer for a Downstream 100G PAM-4 PON
• Title（参考訳）: 下流100G PAM-4 PONのための機械学習に基づく新しい等化器
• Authors: Chen Shao, Elias Giacoumidis, Shi Li, Jialei Li, Michael Faerber, Tobias Kaefer, Andre Richter,
• Abstract要約: 28.7dBパス損失を有する下流100G PONに対して、周波数校正SCINet等化器を提案する。 FC-SCINetは5kmで、FFEとDNNの10.57%のDNNに比べて、BERを88.87%改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.625249812021009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A frequency-calibrated SCINet (FC-SCINet) equalizer is proposed for down-stream 100G PON with 28.7 dB path loss. At 5 km, FC-SCINet improves the BER by 88.87% compared to FFE and a 3-layer DNN with 10.57% lower complexity.
• Abstract（参考訳）: 28.7dBパス損失を有する下流100G PONに対して、周波数校正SCINet(FC-SCINet)等化器を提案する。 FC-SCINetは5kmで、FFEとDNNの10.57%のDNNに比べて、BERを88.87%改善している。

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