2 × 2 MIMOフォトニクス支援テラヘルツ無線システム向けマルチヘッドアテンションおよびゲーティング機構を備えたLSTMベースイコライザ

科学分野:

• 光通信
• テラヘルツ（THz）技術
• 信号処理のための機械学習

背景:

• フォトニクス支援テラヘルツ通信は、6Gにとって重要であり、高速・大容量を提供します。
• 非線形損傷は、テラヘルツ信号伝送の品質に深刻な影響を与えます。
• 既存のイコライゼーション方法は、高周波システムにおける非線形性インペアメントに対処するのが困難です。

研究 の 目的:

• マルチヘッドアテンションおよびゲーティング機構（MHAG-LSTM）を備えた新しい長短期記憶（LSTM）ベースのイコライザを提案し、評価すること。
• フォトニクス支援テラヘルツ通信システムにおける非線形補償能力を強化すること。
• 将来の6G高周波通信の計算複雑性を低減すること。

主な方法:

• LSTMの時間モデリングとアテンションのグローバルリーチ、および動的な重み調整のためのゲーティング機構を組み合わせたMHAG-LSTMモデルを開発しました。
• 140 GHzでの50 GBaud偏波分割多重（PDM）QPSK信号の200 m屋外無線伝送で実験を実施しました。
• MHAG-LSTMのパフォーマンスを、全結合ニューラルネットワーク（FCNN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、LSTM、およびTransformerイコライザと比較しました。

主要な成果:

• MHAG-LSTMは、同一の入力電力下で、FCNN、CNN、LSTM、およびTransformerイコライザよりも低いビットエラーレート（BER）を達成しました。
• 16 dBmの光パワーで、7%のハードディシジョン前方誤り訂正（HD-FEC）しきい値（3.8 × 10^-3）を下回るBERを達成しました。
• CNN、LSTM、およびTransformerと比較して、平均等化BERを57.07%、シンボルあたりの実数乗算（RMpS）を13.5%削減しました。

結論:

• MHAG-LSTMイコライザは、フォトニクス支援テラヘルツ通信において優れた非線形補償能力を示すことを証明しました。
• このモデルは、将来の6G高周波・大容量システムにおけるインテリジェントなイコライゼーションのための有望なソリューションを提供します。
• MHAG-LSTMは、高度な通信技術のための低複雑性実装リファレンスを提供します。