論文の概要: Experimental End-to-End Optimization of Directly Modulated Laser-based IM/DD Transmission
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19910v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 14:13:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.661477
- Title: Experimental End-to-End Optimization of Directly Modulated Laser-based IM/DD Transmission
- Title(参考訳): 直接変調レーザーIM/DD伝送のエンド・ツー・エンド最適化
- Authors: Sergio Hernandez, Christophe Peucheret, Francesco Da Ros, Darko Zibar,
- Abstract要約: 実験データに基づいて学習したデータ駆動サロゲートモデルに基づいて,DMLに基づくシステムのエンドツーエンドの最適化について検討する。
提案手法は, 実験されたシンボルレートと送信距離を通して, より優れた性能を実現することができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Directly modulated lasers (DMLs) are an attractive technology for short-reach intensity modulation and direct detection communication systems. However, their complex nonlinear dynamics make the modeling and optimization of DML-based systems challenging. In this paper, we study the end-to-end optimization of DML-based systems based on a data-driven surrogate model trained on experimental data. The end-to-end optimization includes the pulse shaping and equalizer filters, the bias current and the modulation radio-frequency (RF) power applied to the laser. The performance of the end-to-end optimization scheme is tested on the experimental setup and compared to 4 different benchmark schemes based on linear and nonlinear receiver-side equalization. The results show that the proposed end-to-end scheme is able to deliver better performance throughout the studied symbol rates and transmission distances while employing lower modulation RF power, fewer filter taps and utilizing a smaller signal bandwidth.
- Abstract(参考訳): 直接変調レーザー(DML)は、短距離変調と直接検出通信システムのための魅力的な技術である。
しかし、それらの複雑な非線形力学は、DMLベースのシステムのモデリングと最適化を困難にしている。
本稿では,実験データに基づいて学習したデータ駆動サロゲートモデルに基づいて,DMLに基づくシステムのエンドツーエンド最適化について検討する。
エンドツーエンド最適化は、パルス整形及び等化フィルタ、バイアス電流、レーザに印加される変調電波周波数(RF)電力を含む。
エンド・ツー・エンドの最適化スキームの性能を, 線形および非線形受信側等化に基づく4種類のベンチマークスキームと比較した。
その結果,提案手法は,低変調RF電力,フィルタタップの低減,信号帯域幅の低減を図りながら,研究されたシンボルレートと送信距離を通して高い性能を実現することができることがわかった。
関連論文リスト
- Fast and Accurate RFIC Performance Prediction via Pin Level Graph Neural Networks and Probabilistic Flow [0.5599792629509228]
本研究は,アクティブRF回路の重要な性能指標を予測するために,軽量かつデータ効率,トポロジ対応グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
回路はデバイス-端末レベルでモデル化され、データ要求を減らしながらスケーラブルなメッセージパッシングを可能にする。
データセットの実験では、対称平均絶対パーセンテージ誤差(sMAPE)と平均相対誤差(MRE)はそれぞれ平均2.40%と2.91%と高い予測精度を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-22T14:06:21Z) - DNN-Based Precoding in RIS-Aided mmWave MIMO Systems With Practical Phase Shift [56.04579258267126]
本稿では、直接通信路を妨害したミリ波マルチインプット多重出力(MIMO)システムのスループットを最大化する。
リコンフィギュアブルインテリジェントサーフェス(RIS)は、視線(LoS)とマルチパス効果に関連するmmWave特性を考慮して伝送性を高めるために使用される。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、より高速なコードワード選択を容易にするために開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-03T17:35:06Z) - Dynamic Noise Preference Optimization for LLM Self-Improvement via Synthetic Data [51.62162460809116]
我々は、イテレーション間で一貫した改善を保証するために、動的ノイズ優先最適化(DNPO)を導入します。
Zephyr-7Bでの実験では、DNPOは既存の手法を一貫して上回り、平均性能は2.6%向上した。
DNPOは、GPT-4評価のベースラインに比べて29.4%のウィンロス率差で、モデル生成データの品質が大幅に向上したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-08T01:20:09Z) - An ML-assisted OTFS vs. OFDM adaptable modem [1.8492669447784602]
OTFSおよびOFDM波形は、レガシーアーキテクチャの再利用、レシーバ設計の単純さ、低複雑さ検出の利点を享受する。
本稿では,送信機におけるOTFSまたはOFDM信号処理チェーンと受信機とを切り替えて,平均二乗誤差(MSE)性能を最適化するディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく適応方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T02:33:44Z) - The self-learning AI controller for adaptive power beaming with
fiber-array laser transmitter system [0.0]
大気乱流下での光ファイバーアレイレーザによる適応型パワービームについて検討する。
本研究では,ターゲットプレーンPVAセンサデータを入力として,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて最適制御を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-08T16:24:49Z) - Learning OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints [15.423422040627331]
達成可能な情報レートを最大化しつつ,選択した制約を満たすOFDMベースの波形を設計するための学習ベース手法を提案する。
エンドツーエンドシステムは,PAPRとACLRの制約を満たすことができ,スループットを著しく向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T08:58:59Z) - Optimization-driven Machine Learning for Intelligent Reflecting Surfaces
Assisted Wireless Networks [82.33619654835348]
インテリジェントサーフェス(IRS)は、個々の散乱素子の位相シフトを制御して無線チャネルを再形成するために用いられる。
散乱素子の規模が大きいため、受動ビームフォーミングは一般に高い計算複雑性によって挑戦される。
本稿では、IRS支援無線ネットワークの性能向上のための機械学習(ML)アプローチに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T08:39:43Z) - Massive MIMO As an Extreme Learning Machine [83.12538841141892]
低分解能アナログ・デジタルコンバータ(ADC)を用いたMIMOシステムによる自然極端学習機械(ELM)の試作
受信した信号にランダムなバイアスを加え、ELM出力の重みを最適化することにより、システムはハードウェアの障害に効果的に取り組むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-01T04:15:20Z) - Optimization-driven Deep Reinforcement Learning for Robust Beamforming
in IRS-assisted Wireless Communications [54.610318402371185]
Intelligent Reflecting Surface (IRS)は、マルチアンテナアクセスポイント(AP)から受信機へのダウンリンク情報伝達を支援する有望な技術である。
我々は、APのアクティブビームフォーミングとIRSのパッシブビームフォーミングを共同最適化することで、APの送信電力を最小化する。
過去の経験からビームフォーミング戦略に適応できる深層強化学習(DRL)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T01:42:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。