Ultra-low latency optical communication systems based on combination of time-reversed optical signal transmission and machine learning technique

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本研究では，研究期間(R3～R7年度)中以下4つの項目について検討する．検討項目(1)2次光非線形導波路シミュレータ作成と2倍波光発生実験によるシミュレータ検証，検討項目(2)2次光非線形導波路を用いた時間反転波発生器の設計，検討項目(3)多中継伝送系における機械学習による光非線形歪補償とその効果の検証，検討項目(4)時間反転波伝送と機械学習を適用した波長多重中継伝送R4年度においては検討項目(1)(3)(4)について取り組んだ．検討項目(1)～2倍波光発生実験の実施：R3年度に仕様策定し，発注した周期分極反転ニオブ酸リチウム(PPLN)導波路(2倍波光発生用，光増幅用)それぞれについて基本特性(連続光入力時の基本波光パワー対2倍波光パワー，2倍波光変換効率)を実験的に取得し，仕様通りの性能が得られていることを確認した．検討項目(3)～機械学習に基づくディジタル 光非線形歪補償プログラムの作成：既に発表されているアルゴリズムを参考に，機械学習による光非線形歪補償のMatlabプログラムを作成した．一例ではある，光ファイバ伝送により光QPSK信号が受けた自己位相変調(光非線形歪の一つ)を，受信部において作成したプログラムにより補償可能なことを数値シミュレーションにより確認した．検討項目(4)～分布ラマン増幅の適用による時間反転波伝送の光非線形歪補償性能増強：従来型の時間反転波伝送では光非線形歪補償性能を最大化する手法として伝送路位置に対する信号光・時間反転波パワー(パワープロファイルと呼ぶ)を対称化する方法が提案されている．我々の扱う光周波数シフトのない時間反転波伝送においてもその効果が期待できる．そこで，パワープロファイルの対称性の要求条件を数値シミュレーションにより評価した．その結果をレーザー学会第43回年次大会にて口頭発表した．