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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-18 13:55 スペクトル狭窄を緩和する系列推定法 ○樋口怜治・關塚太成・佐竹風人・久野拓真（名大）・森 洋二郎（豊田工大）・長谷川 浩（名大）  PN2024-29 |
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| 抄録 | （和） | ネットワーク容量を費用効率よく増加させるために，シンボルレートの高速化と波長分割多重の高密度化が必要である．しかし，シンボルレートの高速化により，ディジタル・アナログ変換器やアナログ・ディジタル変換器の帯域制限に起因するスペクトル狭窄が顕著となる．また，波長分割多重の高密度化に伴い，光ノード内の波長選択スイッチのフィルタ特性の不完全性に起因するスペクトル狭窄も顕著となる．本稿では，スペクトル狭窄を緩和するために，光・電気ハイブリッドのパーシャルレスポンススペクトル整形とリカレントニューラルネットワークに基づく新たな系列推定法を提案する．シミュレーションと実験によって本方式の有効性を確認した． |
| （英） | To efficiently increase network capacity, it is crucial to accelerate signal rates per wavelength and densify wavelength-division multiplexing (WDM) systems. However, in high-speed and spectrally efficient systems, spectrum narrowing becomes a critical issue. This challenge can emerge during the generation and reception of high-speed signals due to the limited electrical bandwidth of digital-to-analog converters (DACs) and analog-to-digital converters (ADCs). Furthermore, in highly dense WDM systems, spectrum narrowing can be exacerbated by the imperfect filter characteristics of wavelength selective switches (WSSs) at optical nodes. We propose a solution that mitigates spectrum narrowing caused by repeated WSS traversals, using optoelectrical hybrid partial-response spectrum shaping combined with sequence estimation based on recurrent neural networks. Simulations and experiments in ultra-dense WDM systems confirm the effectiveness of this approach. | |
| キーワード | （和） | パーシャルレスポンスフィルタ / スペクトル狭窄 / リカレントニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Partial-response filter / Spectrum narrowing / Recurrent neural network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 264, PN2024-29, pp. 12-16, 2024年11月. | |
| 資料番号 | PN2024-29 | |
| 発行日 | 2024-11-11 (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 | PN2024-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PN |
| 開催期間 | 2024-11-18 - 2024-11-19 |
| 開催地（和） | 別府国際コンベンションセンター／ビーコンプラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | エラスティックネットワーク、フレキシブルネットワーク、光ネットワーク制御・プロトコル、トランスポートSDN、IPバックボーン、空間多重(SDM)、モード多重、光ネットワークデバイス、JPNモデル、EXATおよび一般 |
| 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 | 2024-11-PN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スペクトル狭窄を緩和する系列推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sequence Estimation Method to Alleviate Spectrum Narrowing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パーシャルレスポンスフィルタ / Partial-response filter |
| キーワード(2)（和/英） | スペクトル狭窄 / Spectrum narrowing |
| キーワード(3)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / Recurrent neural network |
| 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） | 樋口 怜治 / Reiji Higuchi / ヒグチ レイジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 關塚 太成 / Taisei Sekizuka / セキヅカ タイセイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐竹 風人 / Kazato Satake / サタケ カザト |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久野 拓真 / Takuma Kuno / クノ タクマ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 洋二郎 / Yojiro Mori / モリ ヨウジロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 豊田工業大学 (略称： 豊田工大) Toyota Technological Institute (略称： Toyota Tech. Inst.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 浩 / Hiroshi Hasegawa / ハセガワ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-18 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PN |
| 資料番号 | PN2024-29 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.264 |
| ページ範囲 | pp.12-16 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-11-11 (PN) |
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