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開發類神經網路非線性分類器及降低其複雜度之方法並應用於高速光傳輸系統

為了解決NRZ stock的問題，作者劉禮郡 這樣論述：

為了要因應網路資訊量以及需求量成爆炸性成長的雲端服務與物聯網應用，最新制定的400G Ethernet提供了傳輸距離為兩公里以及十公里的標準。然而，對於數據中心之間的連接以及其他十公里以上傳輸距離的應用上很明顯是不夠的。因此，IEEE 802 LMSC執行委員會成立的研究組織正在研討如何制定200 Gb/s以及400 Gb/s Ethernet於十公里以上應用的標準。數位訊號處理被認為是能夠增加可使用頻寬且成本最低的方法。現今人工智慧類神經網路的發展逐漸開始朝向應用於光通訊領域，目前各大研究機構皆在研究和開發出能夠補償傳輸時的失真及非線性效應的類神經網路非線性補償器。另外，為了要應用於數位訊

號處理的晶片上，模型複雜度及其計算量是需要被降低的，以利減少功率損耗。本研究以波長1293奈米的電致吸收調變雷射搭配單模光纖為基礎之光連接系統，以四階脈衝振幅調制傳輸80Gb/s的訊號長達40公里的距離，並成功的利用開發出的類神經網路非線性分類器做非線性失真的補償。另外，也利用剪裁方式大幅的降低非線性分類器的複雜度以及運用八位元量化計算來減少計算量。

適用於通訊系統下通道等化與數位預失真之高效能數位訊號處理架構

為了解決NRZ stock的問題，作者陳政文 這樣論述：

在通訊系統中，通道等化與數位預失真在傳輸端與接收端各占很重要的腳色。隨著半導體廠商技術不斷進步，晶片往往需要更高的頻寬與速度。在晶片到晶片的背板有線傳輸當中，序列與解序列器(serdes)的設計，其速度必須跟上高性能處理器與高儲存容量固態硬碟的速度要求。然而，在背板上的銅導線有線傳輸存在像是符號間干擾(inter-symbol interference)的不理想效應，會干擾傳輸的訊號並造成效能的下降。一般來說，序列與解序列器(serdes)的設計包含等化器來消除不理想效應。迴饋決策等化器(decision feedback equalizer)是平衡效能與成本後，用來解決符號間干擾的理想候選

者。然而，即便迴饋決策等化器是很有效率的架構，在下一世代有線通訊56G序列與解序列器的規範中(IEEE 802.3BS)，要展開迴饋決策等化器的迴饋迴圈是一大挑戰。因此在這篇論文中，我們著重於在維持有效的符號間干擾消除的同時，設計一個使用在高速應用介面的平行展開的迴饋決策等化器架構。此外，功率放大器在傳輸端會造成非線性的信號失真，因此數位預失真是一個廣泛運用在傳輸端用來消除失真的重要元件之一。而許多產品為了低功耗的設計，功率放大器往往會選擇更多區間操作在非線性的失真區域。傳統方法的數位預失真很難去消除嚴重的非線性失真，進而造成效能上的損失。而近年來機器學習在諸多領域革命性的發展，將其運用在數位

預失真上得到很好的效果。然而，其卻需要可觀的訓練時間，因此在這篇論文中，在神經網路輔助之數位預失真加上轉換層架構，在維持效能的同時減少訓練所需時間。在這篇論文中，我們先介紹傳統用來消除符號間干擾的方法並分析，接著，透過展開迴圈的技巧設計迴饋決策等化器迴圈的展開架構、利用演算法化簡的方式改良前饋濾波器展開架構，降低其複雜度。其次，利用轉換層的方式讓神經網路輔助之數位預失真減少訓練時間。最後，我們總結本研究與未來發展方向。