[B-10-43] 光伝送信号の非線形補償用畳み込みニューラルネットワークにおける畳み込み層数による補償性能比較
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：非線形補償、長距離光伝送、CNN
光ファイバ通信の伝送容量の更なる拡大への制限要因となっている非線形歪を補償するためにデジタル逆伝搬法などの様々な手法が検討されてきたが，それらの手法は回路規模が大きく，高光パワーでの品質劣化の傾向が残っている．この課題を解決するために機械学習を用いた非線形補償技術の検討がここ数年で進んでおり， ANNの検討を報告しているが，一方でCNNは歪によってエラーになっている信号に対しての改善効果の向上が期待されている．しかしながら，有効な層構造などの情報の詳細検討が必要と考えられる．今回，NRZ-QPSK信号の非線形補償に用いる分類型CNNにおける，畳み込み層の層数の違いによる補償性能比較を行ったので報告する．
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