Dynamic complex deep Neural Network Nonlinear Equalizer for 64 QAM Long-haul Transmission Systems

Govind Sharan Yadav, Takehiro Tsuritani, Shohei Beppu, Hidenori Takahashi, Itsuro Morita, Kai Ming Feng, Jhih Heng Yan

研究成果: Conference contribution

3 被引用数 (Scopus)

抄録

We implemented a two-hidden-layer dynamic complex deep neural network nonlinear equalizer which outperforms the linear equalizer, static and dynamic single hidden layer CDNN-NLE by 1.38-dB, 1.01-dB and 0.62-dB for a 34-GBaud/s, 64-QAM signal over 1200-km.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルOECC/PSC 2019 - 24th OptoElectronics and Communications Conference/International Conference Photonics in Switching and Computing 2019
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN(電子版)9784885523212
DOI
出版ステータスPublished - 2019 7月
外部発表はい
イベント24th OptoElectronics and Communications Conference/International Conference Photonics in Switching and Computing, OECC/PSC 2019 - Fukuoka, Japan
継続期間: 2019 7月 72019 7月 11

出版物シリーズ

名前OECC/PSC 2019 - 24th OptoElectronics and Communications Conference/International Conference Photonics in Switching and Computing 2019

Conference

Conference24th OptoElectronics and Communications Conference/International Conference Photonics in Switching and Computing, OECC/PSC 2019
国/地域Japan
CityFukuoka
Period19/7/719/7/11

ASJC Scopus subject areas

  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • 信号処理
  • 電子工学および電気工学
  • 器械工学
  • 原子分子物理学および光学

フィンガープリント

「Dynamic complex deep Neural Network Nonlinear Equalizer for 64 QAM Long-haul Transmission Systems」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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