基于深度学习的水下无线光通信信噪比改善研究与实现

• 作者: 孙猷 张俊杰
• 来源期刊: 光通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 水下无线光通信 信噪比改善 深度学习 正交频分复用
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 无线光通信
• 页码范围: 10-15
• 页数: 6页
• 分类号: TN91
• 语种: 中文
• DOI: 10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2021.01.003

摘要

复杂的水下环境造成了水下光信号的质量下降,为提升水下无线光通信系统信号信噪比,结合深度神经网络提出了一种信噪比改善方法,该方法通过信号频谱有效抑制了信号噪声.实验结果表明:针对1m传输距离的水下无线光通信16阶正交振幅调制-正交频分复用(16QAM-0FDM)信号,该方法可以实现约17 dB的信噪比提升同时误码率降低至1.709 x 10-3,可应用于水下无线光通信系统中提升传输性能,且具备一定的泛化能力.