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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-08-27 10:50 畳み込みニューラルネットワークを用いた半導体光増幅器の特性モニタリング ○桂 竜馬・久野大介（阪大）  PN2024-24 |
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| 抄録 | （和） | 光ファイバネットワークにおける監視・制御技術が注目されている．これに加えて，光ファイバ伝送路の構成要素である増幅器の監視も不可欠である．特に近年，半導体光増幅器（SOA）の応用が広く検討されている．本発表では，画像セグメンテーションで広く用いられるU-NETと呼ばれる学習モデルを用いたSOAのブラックボックスモデリングを提案する，キャリアレート方程式に基づくSOAシミュレータからの入出力波形をもとに，U-NETによるモデリングを行い，入力電力に依存する利得特性およびQ値を評価した．その結果，OOKの全ての測定と, 入力パワーが -10 dBm以上のPAM4信号の全ての測定において誤差0.5 dB以下の特性が得られた． |
| （英） | Monitoring and control technologies in optical fiber networks are attracting attention. In addition, monitoring the amplifiers, which are components of optical fiber transmission paths, is also essential. In particular, the application of semiconductor optical amplifiers (SOAs) has been widely studied in recent years. This presentation proposes black-box modeling of SOAs using a learning model called U-Net, which is widely used in image segmentation. Based on the input and output waveforms from an SOA simulator using carrier rate equations, modeling with U-NET was performed, and the gain characteristics and Q values dependent on input power were evaluated. As a result, all measurements of OOK signals and all measurements of PAM4 signals with an average input power of -10 dBm or more achieved an error of 0.5 dB or less. | |
| キーワード | （和） | 半導体光増幅器 / 深層学習 / U-NET / / / / / |
| （英） | Semiconductor Optical Amplifier / Depp learning / U-NET / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 163, PN2024-24, pp. 68-73, 2024年8月. | |
| 資料番号 | PN2024-24 | |
| 発行日 | 2024-08-19 (PN) | |
| 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 | PN2024-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN |
| 開催期間 | 2024-08-26 - 2024-08-27 |
| 開催地（和） | 湯の川観光ホテル祥苑 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | フォトニックネットワーク関連技術、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PN |
| 会議コード | 2024-08-PN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークを用いた半導体光増幅器の特性モニタリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modeling of Semiconductor Optical Amplifier based on Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 半導体光増幅器 / Semiconductor Optical Amplifier |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Depp learning |
| キーワード(3)（和/英） | U-NET / U-NET |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 桂 竜馬 / Ryoma Katsura / カツラ リョウマ |
| 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） | 久野 大介 / Daisuke Hisano / ヒサノ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-08-27 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PN |
| 資料番号 | PN2024-24 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.163 |
| ページ範囲 | pp.68-73 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-19 (PN) |
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