Efficient Eye Diagram Analyzer for Optical Modulation Format Recognition Using Deep Learning Technique

机译：高效的眼图分析器，用于光学调制格式识别使用深度学习技术

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A convolutional neural network (CNN)-based deep learning technique is proposed to implement recognition of optical modulation formats. CNN is used to implement an intelligent eye diagram analyzer using which modulation format recognition (MFR) is achieved. CNN can extract and self-learn the features of an image in its raw format. With this ability, CNN is used to process eye diagram images from the perspective of image processing. Signals of six different widely used modulation formats are passed through the noisy channel. At receiver, eye diagram images of signals whose optical signal-to-noise rate (OSNR) ranges from 10 to 25 dB are simulated. The accuracies of MFR achieve 100%. The proposed technique has the potential to be used at receiver side for intelligent signal analysis and optical performance monitoring.

机译：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习技术，以实现光调制格式的识别。 CNN用于实现智能眼图分析器，使用该分析器实现了哪些调制格式识别（MFR）。 CNN可以以其原始格式提取和自学习图像的特征。通过这种能力，CNN用于从图像处理的角度处理眼图图像。六种不同广泛使用的调制格式的信号通过嘈杂的通道。在接收器处，模拟光学信噪比（OSNR）的信号的眼图图像从10到25dB的范围。 MFR的准确性达到100％。所提出的技术具有在接收器侧使用的可能性，以进行智能信号分析和光学性能监测。

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来源
《International Conference in Advances in Electrical and Computer Technologies》|2019年|655-666|共12页
会议地点
作者
Viay Sudhakar Ghayal; R. K. Jeyachitra;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Convolution neural network (CNN); Deep learning; Eye diagram; Modulation format recognition (MFR); Optical performance monitoring (OPM); Optical signal-to-noise rate (OSNR);

机译：卷积神经网络（CNN）;深度学习;眼图;调制格式识别（MFR）;光学性能监测（OPM）;光学信噪比（OSNR）;

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