| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-02-16 10:30
機械学習を用いた光ファイバ無線ギャップフィラの異常検知
○中村康一郎・依岡寛人・東野武史・岡田 実（奈良先端大） |
| 抄録 |
（和） |
光ファイバ伝送で構成するギャップフィラにより、地上デジタル放送の不感地対策やデジタルデバイドの解消が行われている。パススルー形式の伝送であるため、簡易な構成であることが利点であるが、半導体レーザ、光ファイバ伝送路、受光器、電気増幅器を始めとする機器の異常を検知するための方法はこれまでに議論されてこなかった。本稿では、光ギャプフィラの異常検知を、機械学習技術によって行う方法を提案する。 |
| （英） |
Optical fiber-based gap filler is used to reduce terrestrial broadcasting dead-zone for mitigating the digital divide problem. Although the path-through type transmission enables us to simple configuration of the remote node, the methodology for detecting the fault has not been discussed in such as semiconductor fiber laser, optical fiber link, photodetector and electrical amplifiers. This article proposes an anomaly detection method for optical fiber-based Gap-filler using the machine learning technique. |
| キーワード |
（和） |
地上デジタル放送 / 光ファイバ無線ギャップフィラ / 機械学習 / 異常検知 / / / / |
| （英） |
Digital terrestrial television broadcasting / Radio over Fiber / Gap filler / Machine learning / Anomaly detection / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 48, no. 5, BCT2024-26, pp. 21-24, 2024年2月. |
| 資料番号 |
BCT2024-26 |
| 発行日 |
2024-02-08 (BCT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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