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Physical Status Representation in Multiple Administrative Optical Networks by Federated Unsupervised Learning 연합 비지도 학습을 통한 다중 관리 광 네트워크의 물리적 상태 표현

Takahito TANIMURA, Riu HIRAI, Nobuhiko KIKUCHI

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요약 :

우리는 광섬유 네트워크의 디지털 응집성 광 수신기가 수신한 신호에서 광 상태를 추출하기 위한 데이터 수집 및 심층 신경망(DNN) 훈련 방식을 제시합니다. DNN은 연합 학습과 비지도 학습을 결합하여 여러 관리 네트워크 도메인에 걸쳐 레이블이 없는 데이터 세트로 훈련됩니다. 이 체계를 통해 네트워크 관리자는 개인 데이터 세트를 공개하지 않고도 네트워크의 광학 상태를 추출하는 일반적인 DNN 기반 인코더를 교육할 수 있습니다. 초기 단계 개념 증명은 64GBd 16QAM 및 직교 위상 편이 키잉 신호를 사용하여 광 신호 대 잡음비 및 변조 형식을 추정하여 시뮬레이션을 통해 수치적으로 입증되었습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E106-B No.11 pp.1084-1092
발행일
2023/11/01
공개일
2023/08/01
온라인 ISSN
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2022OBP0004
원고의 종류
Special Section PAPER (Joint Special Section on Opto-electronics and Communications for Future Optical Network)
범주

작성자

Takahito TANIMURA
   ORCID logo https://orcid.org/0000-0001-5162-1104
  Hitachi Ltd.
Riu HIRAI
  Hitachi Ltd.
Nobuhiko KIKUCHI
  Hitachi Ltd.

키워드