Show simple item record

Εξετάζοντας την εξάλειψη των μη γραμμικών φαινομένων στις οπτικές ίνες, αξιοποιώντας τις τεχνικές πιθανοκρατικής & μηχανικής μάθησης (bi-LSTM)

dc.contributor.advisorBogris, Adonis
dc.contributor.authorΣφυριδάκη, Αγγελική
dc.date.accessioned2022-07-20T10:24:10Z
dc.date.available2022-07-20T10:24:10Z
dc.date.issued2022-07-14
dc.identifier.urihttps://polynoe.lib.uniwa.gr/xmlui/handle/11400/2577
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.26265/polynoe-2417
dc.description.abstractΣτις οπτικές ίνες υφίστανται δύο νοσογόνα προβλήματα, ο θόρυβος και η μη γραμμικότητα, που δυσχεραίνονται με την αύξηση της απόστασης. Για την μείωση του θορύβου είναι αναγκαία η αύξηση της ισχύος, ενώ για την αντιμετώπιση της μη γραμμικότητας απαιτείται η μείωσή της. Σε αυτήν την διπλωματική εργασία προσπαθούμε να εντοπίσουμε κατάλληλες τεχνικές αντιμετώπισης της επίδρασης της μη γραμμικότητας. Αρχικά ερευνήσαμε την πιθανοκρατική τεχνική, η οποία βασίζεται στην Gaussian κατανομή, δηλαδή μειώνει την εμφάνιση των εξωτερικών συμβόλων. Στη συνέχεια, εξετάσαμε συνοπτικά διάφορους γεωμετρικούς αστερισμούς ώστε να προσδιορίσουμε όσους προσφέρουν το καλύτερο BER. Ακολούθως, συνδυάσαμε τις δύο παραπάνω τεχνικές για να δημιουργήσουμε γεωμετρικούς αστερισμούς με Gaussian κατανομή εμφάνισης συμβόλων. Τέλος χρησιμοποιήσαμε τα παραπάνω δεδομένα και προσπαθήσαμε να βελτιώσουμε περεταίρω το BER χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης. Αναλυτικότερα, αναπτύξαμε ένα μοντέλο Lstm που καταφέρνει να προσεγγίσει το όριο Fec με μείωση της εντροπίας μόλις 0.1 μονάδαel
dc.format.extent96el
dc.language.isoelel
dc.publisherΠανεπιστήμιο Δυτικής Αττικήςel
dc.rightsΑναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές*
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectΠιθανοκρατικός σχηματισμόςel
dc.subjectΓεωμετρικός σχηματισμόςel
dc.subjectΟπτικές ίνεςel
dc.subjectΜη γραμμικά φαινόμεναel
dc.subjectΜηχανική μάθηση, Lstmel
dc.titleΕξετάζοντας την εξάλειψη των μη γραμμικών φαινομένων στις οπτικές ίνες, αξιοποιώντας τις τεχνικές πιθανοκρατικής & μηχανικής μάθησης (bi-LSTM)el
dc.title.alternativeInvestigating the mitigation of non linear effects in optical fibre by exploiting probabilistic modulation shaping & bi-LSTM machine learningel
dc.typeΔιπλωματική εργασίαel
dc.contributor.committeeKarkazis, Panagiotis
dc.contributor.committeeΜυριδάκης, Νικόλαος
dc.contributor.facultyΣχολή Μηχανικώνel
dc.contributor.departmentΤμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστώνel
dc.description.abstracttranslatedThere are two crucial problems with fiber optics, noise and non-linearity, which become more ominous with increasing distances. To diminish the noise it is required to amplify the power, while to decrease the non-linearity it is necessary to reduce it. In this thesis, we try to identify suitable techniques to mitigate the effect of non-linearity. Firstly, we investigate the probabilistic technique, which is based on the Gaussian distribution, i.e. reduces the occurrence of outer symbols. We then briefly review various geometric constellations to determine those that offer the best BER. Afterward, we combine the above two techniques to create geometric constellations with a Gaussian distribution of symbol occurrences. Finally, we use the above data and try to improve the BER further using machine learning models. Specifically, we develop an Lstm model that approaches the Fec limit with a negligible 0.1 decrease in entropy.el


Files in this item

Thumbnail
Name:
Sfyridaki_cs151036.pdf
Size:
12.34Mb
Format:
PDF
View/Open
Thumbnail
Name:
ΔΗΛΩΣΗ ΣΥΓΓΡΑΦΕΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ...
Size:
111.4Kb
Format:
PDF
Description:
ΔΗΛΩΣΗ ΣΥΓΓΡΑΦΕΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ...
View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές
Except where otherwise noted, this item's license is described as
Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές