講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-02-17 11:05
コヒーレント光伝送システムにおけるMIMO適応等化に対する深層展開を用いた動作パラメータ設計 ○砂本英大・五十嵐浩司(阪大) OCS2022-81 OPE2022-110 |
抄録 |
(和) |
コヒーレント光伝送システムにおいて、レーザ位相揺らぎやファイバ偏波回転・偏波分散といった時変な波形歪みに対して、適応的な補償・抑圧が必要不可欠である。位相揺らぎと偏波変動の変動スピードが大きく異なるために、MIMO適応等化が極めて不安定となり、直交振幅変調(quadrature amplitude modulation: QAM)光信号に対してはそれが顕著となる。QAM光信号に適用可能なMIMO適応制御方法が提案されているが、それらの性能比較には、レーザ位相揺らぎのスペクトル線幅や信号対雑音比に対して様々な動作パラメータの最適化が要求され、莫大な時間的・人的コストが必要となる。本研究では、MIMO適応等化の動作パラメータの最適化に対して、深層展開と呼ばれる深層学習を用いた手法を提案する。オープンな深層学習用ライブラリを活用することで、学習に必要な確率的勾配法を自動計算することができ、各種MIMO・アルゴリズムに対してフルスクラッチの実装が不要となり、網羅的・統計的なパラメータ最適化のコスト削減が可能となる。提案手法を用いて、従来のMIMO適応等化と位相補償分離型MIMO適応等化に対して動作パラメータを最適化し、様々なタップサイズ・レーザ位相揺らぎ線幅で性能評価を行った。 |
(英) |
In the coherent optical transmission systems, adaptive control is required to suppress and compensate for laser phase noise and polarization rotation which are dynamically fluctuated. The large difference between their fluctuation speeds makes the MIMO adaptive equalization unstable. In particular, it is remarkable for quadrature amplitude modulation (QAM) optical signals. Although the improved techniques for MIMO adaptive equalization applicable to QAM signals have been proposed, their performance comparison is a critical issue because huge time and cost are required for exhaustive optimization fo design parameters when the linewidth of laser phase noise and signal-to-noise ratio are varied. In this work, we propose the optimization method using deep learning, called deep unfolding, to apply to the exhaustive parameter optimization in MIMO adaptive equalization. Using open libraries for deep learning, the cost can be remarkably reduced because full-scratch implement is not needed. Using our proposed method, we optimize the design parameters and evaluate the phase tracking performance for adaptive equalization in the conventional MIMO and the MIMO with separated phase compensation. |
キーワード |
(和) |
コヒーレント光受信 / ディジタル信号処理 / 深層学習 / / / / / |
(英) |
optical coherent reception / digital signal processing / deep learning / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 379, OCS2022-81, pp. 56-61, 2023年2月. |
資料番号 |
OCS2022-81 |
発行日 |
2023-02-09 (OCS, OPE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
OCS2022-81 OPE2022-110 |
研究会情報 |
研究会 |
OCS OFT OPE |
開催期間 |
2023-02-16 - 2023-02-17 |
開催地(和) |
シャボン玉石けんくくる糸満 |
開催地(英) |
kukuru-itomancity |
テーマ(和) |
光波センシング、光波制御・検出、光計測、ニューロ、光ファイバ(ホーリーファイバ、マルチコアファイバ等含む)伝送とファイバ光増幅・接続技術、光ファイバ計測応用、通信用光ファイバ、光ファイバコード・ケーブル、機能性光ファイバ、空間分割多重(SDM)光ファイバ技術、光接続・コネクタ・配線技術、光インターコネクション、光線路保守監視・試験技術、光ファイバ測定技術、一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
OCS |
会議コード |
2023-02-OCS-OFT-OPE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
コヒーレント光伝送システムにおけるMIMO適応等化に対する深層展開を用いた動作パラメータ設計 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Designing Operation Parameters Using Deep Unfolding for MIMO Adaptive Equalization in Optical Coherent Transmission Systems |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
コヒーレント光受信 / optical coherent reception |
キーワード(2)(和/英) |
ディジタル信号処理 / digital signal processing |
キーワード(3)(和/英) |
深層学習 / deep learning |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
砂本 英大 / Eidai Sunamoto / スナモト エイダイ |
第1著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
五十嵐 浩司 / Koji Igarashi / イガラシ コウジ |
第2著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2023-02-17 11:05:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
OCS |
資料番号 |
OCS2022-81, OPE2022-110 |
巻番号(vol) |
vol.122 |
号番号(no) |
no.379(OCS), no.381(OPE) |
ページ範囲 |
pp.56-61(OCS), pp.81-86(OPE) |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2023-02-09 (OCS, OPE) |
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