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摘要:
基于支持向量机(SVM)的机器学习方法提出了空间激光通信四进制脉冲振幅调制(PAM-4)信号的检测算法.利用功率谱密度反演方法仿真大气相位屏,结合Taylor冰冻流假设,得到了激光载波经过大气湍流信道的光场信号,叠加接收端高斯白噪声后,采用SVM检测算法针对所得的PAM-4信号进行判决.SVM检测算法与大气信道无关.SVM检测算法对接收信号数据进行分组,对各组数据进行交叉验证并完成学习,并对参数进行调整.通过多次二分类确定各电平之间的最优超平面.最后,SVM作出信号判决.SVM检测算法得到的误码率低于双步盲检测法,在大气湍流较弱的情况下与最优边界检测法的结果相当,说明SVM检测算法具有良好的性能.
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文献信息
篇名 四进制自由空间激光通信信号的支持向量机检测算法
来源期刊 光学学报 学科 工学
关键词 大气光学 空间激光通信 支持向量机 大气湍流 谱密度反演法
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 大气光学与海洋光学
研究方向 页码范围 6-13
页数 8页 分类号 TN929.12
字数 语种 中文
DOI 10.3788/AOS201838.1101002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴志航 2 2 1.0 1.0
2 高士明 4 10 2.0 3.0
3 何宏炜 1 0 0.0 0.0
4 于召新 1 0 0.0 0.0
5 冯湘莲 1 0 0.0 0.0
6 江荷馨 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
大气光学
空间激光通信
支持向量机
大气湍流
谱密度反演法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学学报
半月刊
0253-2239
31-1252/O4
大16开
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
4-293
1981
chi
出版文献量(篇)
11761
总下载数(次)
35
总被引数(次)
130170
论文1v1指导