Support vector machine based machine learning method for GS 8QAM constellation classification in sea

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Visible light communication (VLC) network over optical fiber has become a potential candidate in ultra-high speed indoor wireless communication.To mitigate signal distortion accumulated in optical fiber and VLC channel,we present to utilize support vector machine (SVM) for constellation classification in two kinds of geometrically-shaped 8QAM (quadrature amplitude modulation) seamless integrated fiber and VLC system.We introduce 4 sub-bands to simulate multi-user.Experimental results show that system performance can be significantly improved,and transmission at-2.5 dBm input optical power under 7% forward error correction (FEC) threshold can be realized employing Circular (7,1) geometrically-shaped 8QAM and SVM.At overall capacity of 960 Mbps,Q-factor increases by up to 11.5 dB.
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