基于模型的光通信联合概率与几何整形深度学习
信号处理
2022-04-18 v1 信息论
机器学习
math.IT
摘要
基于自动编码器的深度学习被应用于联合优化光相干通信的几何与概率星座整形。优化后的星座整形在 170 km SMF 链路上的 64 GBd 传输中，相比 256 QAM Maxwell-Boltzmann 概率分布获得了额外的 0.05 bits/4D-symbol 互信息。
引用
@article{arxiv.2204.07457,
title = {Model-Based Deep Learning of Joint Probabilistic and Geometric Shaping for Optical Communication},
author = {Vladislav Neskorniuk and Andrea Carnio and Domenico Marsella and Sergei K. Turitsyn and Jaroslaw E. Prilepsky and Vahid Aref},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.07457},
year = {2022}
}
备注
2 pages; accepted for oral presentation at CLEO 2022 in May 2022