2020 Fiscal Year Research-status Report
光ファイバ伝送における光学非線形波形歪みのディジタル信号処理による補償
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20K05367
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
中村 守里也 明治大学, 理工学部, 専任准教授 (40359071)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 機械学習 / 非線形イコライザ / 非線形波形歪み補償 / 光学非線形 / 光ファイバ通信 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械学習アルゴリズムによる非線形イコライザの高性能化・高機能化について、当該年度において大きな成果が得られた。まず、ニューラルネットワークによる非線形イコライザを用いた非線形補償と偏波分離を同時に行う独自技術について、偏波変動に対する追尾性能を評価したところ、50 kHz程度までの実用的な追尾速度が達成できる見込みが得られた。今後、ニューラルネットワークの最適化等を行うことによって、さらなる高速化も期待できる。実用化への大きなステップと考えられる。また、ニューラルネットワークを用いた非線形イコライザの過学習について、従来のボルテラフィルタとの比較を進めたところ、学習の条件によって過学習が起こりにくいことが確認できた。これまで、PRBSを用いた学習の場合の過学習が同等程度であることを明らかにしていたが、有限長ランダムパターンが繰り返す場合では、ニューラルネットワークの方が過学習は小さくなることが明らかになった。また、ニューラルネットワークの活性化関数についての検討を進めており、従来型シグモイド関数とディープニューラルネットワークで広く使われているReLUとの比較を行い、光ファイバ通信用の非線形イコライザを実現するには、シグモイド関数の方が学習の収束性においてすぐれている場合があることを明らかにすることができた。また、ニューラルネットワーク以外の機械学習アルゴリズムについても検討し、比較を進めていく計画であるが、当該年度においてはSVMを用いた非線形イコライザについて、従来型とは異なるタイプのものを提案し、特性が改善されることを明らかにしている。光学的手法とディジタル信号処理を組み合わせた新方式の研究については、提案方式である位相共役Twin-SSBの基礎実験を始めて成功させ、国際会議での発表に至った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画していた３つの方向（（１）機械学習アルゴリズムによる非線形イコライザの高性能化と最適化、（２）機械学習アルゴリズムによる非線形イコライザの多機能化、（３）光学的手法とディジタル信号処理を組み合わせた新方式の研究）の中で、（１）については過学習の検討と活性化関数の検討において成果が得られた。（２）については、非線形イコライザを使って偏波追尾を行う独自方式の検討において成果が得られた。（３）については、独自方式である位相共役Twin-SSBの基礎実験に成功した。
全体としておおむね順調に研究は進展した。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在の研究の方向性で順調に成果が出ているため、このまま更に研究を加速させながら進めていく予定である。特に、研究手法の比重をシミュレーションから実験へと移していく。非線形イコライザによる偏波追尾については、さらなる高速が望まれるため、活性化関数や学習手法について研究を広げていく必要があると考えている。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの影響により、学生が研究室へ来ることが難しい期間が生じた。これについては、研究室のPCにリモートアクセスしてシミュレーションを行うことで、研究が遅滞することを防いだ。研究手法は、シミュレーションに比重を置くものが多くなったが、多くの研究成果を得ることができた。逆に実験については、予算を使用せずに基礎的な検討を進めることとなったが、シミュレーションで得られた知見を基にして、次年度から効率的に研究を進めていくことが可能である。
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