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        基于RNN的水下光通信系統(tǒng)誤比特率性能

        2022-08-12 03:30:42盧洪斌
        山西電子技術(shù) 2022年4期
        關(guān)鍵詞:比特率光通信信號強(qiáng)度

        盧洪斌,康 溪

        (1.百色學(xué)院,廣西 百色 533000;2.廣州市太比特科技有限責(zé)任公司,廣東 廣州 511458)

        0 引言

        水下光信道的非線性時變特性對水下光通信系統(tǒng)的嚴(yán)重影響還沒有有效的解決方法,近年基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法被用于光通信領(lǐng)域的研究,并取得了一定的成果[1-3]。水下光通信信道的非線性和時變特性等特點,嚴(yán)重影響水下光通信系統(tǒng)的可靠性,本文利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)對時間信號序列的處理能力,研究RNN對非線性時變信道中所傳輸?shù)墓庑盘栃蛄羞M(jìn)行強(qiáng)度均衡的方法,實驗表明此方法具有簡單有效、能在一定程度上提高水下光通信系統(tǒng)的誤比特率特性[4]。

        1 基于RNN的水下光通信系統(tǒng)模型

        圖1為基于RNN的水下光通信系統(tǒng)模型,信源輸出的二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行16QAM數(shù)字調(diào)制,調(diào)制輸出信號通過電光轉(zhuǎn)換為可見光信號,通過水下光信道傳輸,接收端的PD或APD將光信號轉(zhuǎn)換為電信號,按照設(shè)定的采樣頻率采集光電轉(zhuǎn)換的輸出信號序列,采集的接收信號數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)集中并按一定比例劃分為訓(xùn)練集和測試集,供RNN線下訓(xùn)練、測試和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型[5]。

        圖1 基于RNN的水下光通信系統(tǒng)模型

        根據(jù)碼元速率和信號從發(fā)送端到接收端的傳輸時間,設(shè)定所控制的輸出光脈沖序列間隔時間,實現(xiàn)對每個發(fā)送碼元輸出光強(qiáng)度的調(diào)制,達(dá)到均衡接收信號序列強(qiáng)度的目的。

        線上運(yùn)行時,實時信號輸入已訓(xùn)練優(yōu)化的RNN中進(jìn)行下一接收信號的預(yù)測,RNN根據(jù)預(yù)測結(jié)果反饋控制發(fā)送端光模塊輸出的光信號強(qiáng)度,從而實現(xiàn)光信道信號序列的強(qiáng)度均衡。另一路接收的光電轉(zhuǎn)換信號經(jīng)處理后接16QAM解調(diào)器,其輸出通過星座解映射為二進(jìn)制數(shù)據(jù)流輸出,由誤碼分析儀測試輸出二進(jìn)制信號的誤比特率。

        線下利用訓(xùn)練集對RNN進(jìn)行多輪訓(xùn)練后,得到優(yōu)化參數(shù)的RNN網(wǎng)絡(luò),即可接入線上系統(tǒng)進(jìn)行實驗。

        2 實驗結(jié)果及分析

        訓(xùn)練優(yōu)化的RNN網(wǎng)絡(luò)在線運(yùn)行時,QAM調(diào)制信號輸出光脈沖序列通過水下光信道傳輸,RNN通過接收到的信號序列預(yù)測若干碼元周期后的輸出信號強(qiáng)度,通過預(yù)測結(jié)果反饋控制水下光通信系統(tǒng)輸出端的光發(fā)射強(qiáng)度,減小由于水下光信道非線性所造成的接收端接收信號強(qiáng)度波動的幅度。圖2為發(fā)送信號信噪比為-6 dB~14 dB時,RNN網(wǎng)絡(luò)對光信號序列進(jìn)行強(qiáng)度均衡前后接收到的信號誤比特率變化曲線。由圖可見,通過RNN提前預(yù)測的接收信號強(qiáng)度大小反饋控制發(fā)送端光模塊輸出光信號的強(qiáng)度,從而實現(xiàn)對光信道非線性的預(yù)補(bǔ)償,當(dāng)預(yù)測的信號強(qiáng)度小于接收信號平均功率時,反饋控制發(fā)射端增加信號輸出功率,增加的幅度取決于預(yù)測值與平均值之差的大小。反之,當(dāng)預(yù)測的信號強(qiáng)度大于接收信號平均功率時,反饋控制發(fā)射端減小信號輸出功率,減小的幅度取決于平均值與預(yù)測值之差的大小。圖2可以看到,當(dāng)接收信號的信噪比較小時,補(bǔ)償前后的誤比特率變化不明顯,當(dāng)接收信號的信噪比大于10 dB時,非線性補(bǔ)償后誤比特率性能有明顯提升。

        圖2 RNN對光信號序列進(jìn)行強(qiáng)度均衡前后的誤比特率變化曲線

        3 總結(jié)

        水下光信道復(fù)雜的非線性時變特性是其它常規(guī)通信技術(shù)難以處理的,引入人工智能方法可從全新的角度研究提高水下光通信系統(tǒng)性能的方法。借助RNN對時間序列信號的預(yù)測能力,動態(tài)調(diào)整發(fā)送信號的光強(qiáng)度,以減小水下光通信系統(tǒng)接收信號強(qiáng)度波動所帶來的可靠性問題。本文通過RNN對水下光通信系統(tǒng)接收光信號序列進(jìn)行強(qiáng)度均衡,實現(xiàn)對水下光信道非線性的實時補(bǔ)償,使得系統(tǒng)接收的16QAM數(shù)字調(diào)制信號的誤比特率明顯降低,明顯改善了水下光通信系統(tǒng)的誤比特率性能。

        本文通過RNN對光信號序列進(jìn)行強(qiáng)度均衡的方法還可以進(jìn)一步優(yōu)化,通過增加隱藏層的層數(shù)、調(diào)整神經(jīng)元個數(shù)和循環(huán)核時間展開步數(shù),可以靈活控制強(qiáng)度調(diào)整時間間隔,獲得更好的水下光信號序列強(qiáng)度均衡效果。通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的剪枝算法也會明顯地減少深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間,從而可將本文的方法用于實時系統(tǒng),更接近于實用化的應(yīng)用場景。

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