Coding for terabit-per-second fiber-optical communications

Informations projet

TERA

N° de convention de subvention: 749798

DOI

10.3030/749798

Projet clôturé

Date de signature de la CE 10 Février 2017

Date de début 1 Avril 2017

Date de fin 31 Mars 2020

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 265 059,00

Contribution de l’UE

€ 265 059,00

Coordonné par

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AB
Sweden

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (16)

Miscorrection-free Decoding of Staircase Codes

Auteurs: Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2017 European Conference on Optical Communication (ECOC), 2017, Page(s) 1-3, ISBN 978-1-5386-5624-2
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ecoc.2017.8345919

ASIC Implementation of Time-Domain Digital Backpropagation with Deep-Learned Chromatic Dispersion Filters

Auteurs: Christoffer Fougstedt, Christian Hager, Lars Svensson, Henry D. Pfister, Per Larsson-Edefors
Publié dans: 2018 European Conference on Optical Communication (ECOC), 2018, Page(s) 1-3, ISBN 978-1-5386-4862-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ecoc.2018.8535430

What Can Machine Learning Teach Us about Communications?

Auteurs: Mengke Lian, Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2018 IEEE Information Theory Workshop (ITW), 2018, Page(s) 1-5, ISBN 978-1-5386-3599-5
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/itw.2018.8613331

Wideband Time-Domain Digital Backpropagation via Subband Processing and Deep Learning

Auteurs: Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2018 European Conference on Optical Communication (ECOC), 2018, Page(s) 1-3, ISBN 978-1-5386-4862-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ecoc.2018.8535251

Decoding Reed-Muller Codes Using Minimum- Weight Parity Checks

Auteurs: Elia Santi, Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2018, Page(s) 1296-1300, ISBN 978-1-5386-4781-3
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/isit.2018.8437637

Learned Belief-Propagation Decoding with Simple Scaling and SNR Adaptation

Auteurs: Mengke Lian, Fabrizio Carpi, Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2019 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2019, Page(s) 161-165, ISBN 978-1-5386-9291-2
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/isit.2019.8849419

Deep Learning of the Nonlinear Schrödinger Equation in Fiber-Optic Communications

Auteurs: Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2018, Page(s) 1590-1594, ISBN 978-1-5386-4781-3
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/isit.2018.8437734

On Low-Complexity Decoding of Product Codes for High-Throughput Fiber-Optic Systems

Auteurs: Alireza Sheikh, Alexandre Graell i Amat, Gianluigi Liva, Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: 2018 IEEE 10th International Symposium on Turbo Codes & Iterative Information Processing (ISTC), 2018, Page(s) 1-5, ISBN 978-1-5386-7048-4
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/istc.2018.8625279

Achievable Information Rates for Nonlinear Fiber Communication via End-to-end Autoencoder Learning

Auteurs: Shen Li, Christian Hager, Nil Garcia, Henk Wymeersch
Publié dans: 2018 European Conference on Optical Communication (ECOC), 2018, Page(s) 1-3, ISBN 978-1-5386-4862-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ecoc.2018.8535456

Nonlinear Interference Mitigation via Deep Neural Networks

Auteurs: Christian Häger, Henry D. Pfister
Publié dans: Optical Fiber Communication Conference, 2018, Page(s) W3A.4, ISBN 978-1-943580-38-5
Éditeur: OSA
DOI: 10.1364/ofc.2018.w3a.4

Revisiting Multi-Step Nonlinearity Compensation with Machine Learning

Auteurs: Häger, Christian; Pfister, Henry D.; Bütler, Rick M.; Liga, Gabriele; Alvarado, Alex
Publié dans: European Conference on Optical Communication (ECOC), 2019
Éditeur: OSA

End-to-End Learning of Geometrical Shaping Maximizing Generalized Mutual Information

Auteurs: Kadir Gümüş, Alex Alvarado, Bin Chen, Christian Häger, Erik Agrell
Publié dans: Optical Fiber Communication Conference (OFC) 2020, 2020, Page(s) W3D.4, ISBN 978-1-943580-71-2
Éditeur: OSA
DOI: 10.1364/ofc.2020.w3d.4

Reinforcement Learning for Channel Coding: Learned Bit-Flipping Decoding

Auteurs: Fabrizio Carpi, Christian Hager, Marco Martalo, Riccardo Raheli, Henry D. Pfister
Publié dans: 2019 57th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton), 2019, Page(s) 922-929, ISBN 978-1-7281-3151-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ALLERTON.2019.8919799

Model-Based Machine Learning for Joint Digital Backpropagation and PMD Compensation

Auteurs: Christian Häger, Henry D. Pfister, Rick M. Bütler, Gabriele Liga, Alex Alvarado
Publié dans: Optical Fiber Communication Conference (OFC) 2020, 2020, Page(s) W3D.3, ISBN 978-1-943580-71-2
Éditeur: OSA
DOI: 10.1364/ofc.2020.w3d.3

Decoding Reed-Muller Codes Using Redundant Code Constraints

Auteurs: Mengke Lian; Christian Häger; Henry D. Pfister
Publié dans: IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings, 2020
Éditeur: IEEE

Pruning Neural Belief Propagation Decoders

Auteurs: Andreas Buchberger; Christian Häger; Henry D. Pfister; Laurent Schmalen; Alexandre Graell i Amat
Publié dans: Proc. IEEE Int. Symp. on Information Theory (ISIT), 2020
Éditeur: IEEE

Peer reviewed articles (3)

Approaching Miscorrection-Free Performance of Product Codes With Anchor Decoding

Auteurs: Christian Hager, Henry D. Pfister
Publié dans: IEEE Transactions on Communications, Numéro 66/7, 2018, Page(s) 2797-2808, ISSN 0090-6778
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tcomm.2018.2816073

Learning Physical-Layer Communication With Quantized Feedback

Auteurs: Jinxiang Song, Bile Peng, Christian Hager, Henk Wymeersch, Anant Sahai
Publié dans: IEEE Transactions on Communications, Numéro 68/1, 2020, Page(s) 645-653, ISSN 0090-6778
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tcomm.2019.2951563

Revisiting Efficient Multi-Step Nonlinearity Compensation with Machine Learning: An Experimental Demonstration

Auteurs: Vinicius Oliari, Sebastiaan Goossens, Christian Hager, Gabriele Liga, Rick M. Butler, Menno van den Hout, Sjoerd van der Heide, Henry D. Pfister, Chigo M. Okonkwo, Alex Alvarado
Publié dans: Journal of Lightwave Technology, 2020, Page(s) 1-1, ISSN 0733-8724
Éditeur: Optical Society of America
DOI: 10.1109/jlt.2020.2994220