[B-12] フォトニックネットワーク

[B-12-11] Neural Networkを用いた量子化雑音とIQ不均衡の同時補償技術

^○落合匠郎¹, 樋口怜治¹, 久野拓真¹, 白木隆太², 森洋二郎¹, 長谷川浩¹ (1.名大, 2.京大)

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：コヒーレント光ファイバ伝送、量子化雑音、IQ不均衡、機械学習

増加の続くデータセンタの通信需要を処理するために，直交振幅変調(Quadrature Amplitude Modulation: QAM) / コヒーレント検波方式の導入が期待されている[1]．QAM方式導入の課題は送受信器のコストである．データセンタのコスト要件を満たすために廉価なデバイスの利用が望まれるが，低性能なディジタル/アナログ変換器(Digital/Analog Converter: DAC)，IQ変調器，レーザなどの使用により，通信品質が低下する[2-4]．そのため，複数の信号劣化要因に対応する同時補償技術が必要不可欠である．
本稿では，送受信器に由来する信号劣化を同時に補償するために，ニューラルネットワーク(Neural Network: NN) を活用したシンボル判定法を提案する．シミュレーションの結果，NNに基づくシンボル判定が，複数の信号劣化要因によるペナルティを低減できることを確認した．