Machine Learning algorithms for optimal signal generation in a Quasi-Coherent system with cost-effective devices
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/340937
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2021-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The applications for Machine Learning (ML) are growing every day thanks to the algorithms that can solve really complex problems with little information of the systems. Deep Reinforcement Learning (a branch of ML) has been involved with control tasks, and in this project, we study the introduction of learning algorithms to control hardware optical devices (considering parameters like bias voltage, signal distortion, Q factor) in complex environments such as the QuasiCoherent receiver and different modulations as OOK and PAM-4 to get the best performance in terms of BER. Additionally, the possibility of using cost-effective devices (like EMLs or VCSELs) to mount the QuasiCoherent receiver and get similar performances than using a TLS was studied, that is why some PCB boards had to be designed and fabricated.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA DE TELECOMUNICACIÓ (Pla 2013)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
TFM_CARLOS_ORTIZ.pdf | 4,947Mb | Visualitza/Obre |