神经概率整形：光纤通信的联合分布学习
机器学习
2025-07-23 v1 信息论
信号处理
math.IT
摘要
我们提出了一种用于非线性光纤信道的自回归端到端学习方法，用于概率整形。我们提出的方案学习联合符号分布，并在单程 205 公里链路上的双极化 64-QAM 发送中，相对于优化的边际分布实现了 0.3 比特/二维的可实现信息率提升。
引用
@article{arxiv.2507.16012,
title = {Neural Probabilistic Shaping: Joint Distribution Learning for Optical Fiber Communications},
author = {Mohammad Taha Askari and Lutz Lampe and Amirhossein Ghazisaeidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16012},
year = {2025}
}
备注
4 pages, 3 figures, Submitted to the 51st European Conference on Optical Communications