112 Gb/s 상향 PON에서 새로운 푸리에 컨볼루션 기반 네트워크를 사용한 고급 이퀄라이제이션

Conceitos Básicos

새로운 푸리에 컨볼루션 기반 네트워크(FConvNet) 이퀄라이저를 사용하여 112 Gb/s 상향 PAM4-PON의 수신기 감도를 기존 이퀄라이저 대비 향상시켰다.

Resumo

이 논문은 112 Gb/s 상향 PAM4-PON을 위한 새로운 기계 학습 알고리즘인 푸리에 어텐션 기반 컨볼루션 신경망(FConvNet) 이퀄라이저를 제안하고 실험적으로 검증한다.

FConvNet은 시계열 분석에서 다주기성을 포착하는 TimesNet을 기반으로 한다. 상향 PON에서 반도체 광증폭기(SOA)와 직접 검출로 인해 발생하는 신호 간섭은 비선형 효과, 크로스토크, 반사 등으로 인해 다주기성을 나타낸다. FConvNet은 1D 시계열을 2D 텐서로 변환하여 시간 및 주파수 영역의 정보를 통합적으로 활용한다.

FConvNet은 FC-SCINet의 분해 레이어를 활용하여 복잡도를 낮추고 학습 효율을 높였다. 실험 결과, FConvNet은 BER 약 5 × 10^-3에서 51탭 Sato 이퀄라이저 대비 2 dB, DNN, FC-SCINet, CNN 대비 1 dB의 수신 광 전력 향상을 보였다. 또한 FConvNet은 DNN 및 CNN 대비 각각 79%, 83.4%의 복잡도 감소를 달성했다.

Estatísticas

112 Gb/s 상향 PAM4-PON에서 FConvNet은 51탭 Sato 이퀄라이저 대비 BER 약 5 × 10^-3에서 2 dB의 수신 광 전력 향상을 보였다.
FConvNet은 DNN 및 CNN 대비 각각 79%, 83.4%의 복잡도 감소를 달성했다.

Citações

"FConvNet은 DNN 및 CNN 대비 각각 79%, 83.4%의 복잡도 감소를 달성했다."
"FConvNet은 BER 약 5 × 10^-3에서 51탭 Sato 이퀄라이저 대비 2 dB, DNN, FC-SCINet, CNN 대비 1 dB의 수신 광 전력 향상을 보였다."

Principais Insights Extraídos De

Advanced Equalization in 112 Gb/s Upstream PON Using a Novel Fourier Convolution-based Network

by Chen Shao,El... às arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02609.pdf

Perguntas Mais Profundas

질문 1

FConvNet의 성능을 향상시키기 위해 PON 시스템의 다양한 비선형 왜곡 요인을 고려할 때, 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

비선형 왜곡 모델링: SOA의 비선형 특성을 더 정확하게 모델링하여 FConvNet이 이를 보다 효과적으로 보상할 수 있도록 합니다.
다중 주기성 고려: SOA와 직접 검출을 통해 발생하는 다중 주기성을 더 잘 이해하고 처리하기 위해 FConvNet의 시간-주파수 분석 능력을 강화합니다.
신호 간섭 처리: 신호 간섭을 감지하고 제거하는 알고리즘을 통합하여 FConvNet이 왜곡을 더 효과적으로 제거할 수 있도록 합니다.

질문 2

FConvNet의 복잡도 감소 기술을 다른 통신 시스템에 적용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

연산 효율성 향상: 낮은 복잡도로도 높은 성능을 달성할 수 있어 에너지 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
빠른 학습 속도: 복잡도가 낮아지면 학습 속도가 향상되어 빠른 응용이 가능해집니다.
하드웨어 요구 감소: 낮은 복잡도는 하드웨어 요구를 줄여 비용을 절감하고 시스템을 보다 경제적으로 구축할 수 있습니다.

질문 3

FConvNet의 시간-주파수 영역 통합 기술은 다른 신호 처리 분야에서 다음과 같은 활용 가능성이 있습니다:

음성 신호 처리: 음성 신호의 시간적 및 주파수적 특성을 효과적으로 분석하여 음성 인식 및 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
바이오신호 처리: 생체 신호인 EEG 또는 ECG와 같은 바이오신호의 복잡한 주기성을 분석하여 의료 진단 및 모니터링에 활용할 수 있습니다.
라이다 및 레이더 시스템: 라이다 및 레이더 시스템에서의 신호 처리에 적용하여 잡음 제거 및 신호 감지 능력을 향상시킬 수 있습니다.