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本研究は，光ファイバネットワークの伝送距離および容量の限界を追究し，大容量且つ長距離な次世代ネットワーク構築の基礎とするものである．光ファイバ通信の距離および容量は光ファイバの持つ非線形な伝送特性によって制限されている．このため，非線形な信号歪みを補償する必要がある．機械学習は信号判別器として有効であるが，レーザ位相の不安定性に起因するサイクルスリップ現象がその導入を妨げていた．機械学習による信号判別法にサイクルスリップ訂正技術を導入した新たな信号判別法を提案し，その有効性を計算機シミュレーションによって確認した．
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