基于端到端学习的光纤通信系统几何星座整形
信息论
2018-10-02 v1 math.IT
机器学习
摘要
本文研究了一种用于几何星座整形的无监督机器学习方法。通过将可微光纤信道模型嵌入两个神经网络中，学习算法优化几何星座形状。学习到的星座相比最先进的几何整形星座具有改进的性能，并隐含了放大噪声与非线性效应之间的权衡。此外，该方法允许系统参数（如最优发射功率）与星座形状联合优化。实验演示验证了这些发现。报道了改进的性能，仿真中高达 0.13 bit/4D，实验中高达 0.12 bit/4D。
引用
@article{arxiv.1810.00774,
title = {Geometric Constellation Shaping for Fiber Optic Communication Systems via End-to-end Learning},
author = {Rasmus T. Jones and Tobias A. Eriksson and Metodi P. Yankov and Benjamin J. Puttnam and Georg Rademacher and Ruben S. Luis and Darko Zibar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00774},
year = {2018}
}