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基于空间分集的海洋无线光通信轨道角动量复用系统的性能
被引量:
10
1
作者
尹霄丽
孙志雯
+5 位作者
崔小舟
郑子健
陈小政
郭翊麟
廖焕宇
刘光耀
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期15-22,共8页
为了解决水下通信轨道角动量复用系统中海洋湍流引起的信号串扰,基于空间分集技术提出了一种海洋湍流缓解方案.用随机相位屏法模拟海洋湍流对信号产生的相位扰动,用分步传输法模拟光束的衍射传播,在接收端使用等增益分集合并技术对信号...
为了解决水下通信轨道角动量复用系统中海洋湍流引起的信号串扰,基于空间分集技术提出了一种海洋湍流缓解方案.用随机相位屏法模拟海洋湍流对信号产生的相位扰动,用分步传输法模拟光束的衍射传播,在接收端使用等增益分集合并技术对信号进行合并处理.系统采用4路轨道角动量复用8路空间分集,仿真分析了轨道角动量复用集合、海洋湍流强度和传输距离等因素对系统误码率性能的影响.仿真结果表明,轨道角动量复用集合的模式间隔从1增加到2,误码率降低较为明显;随着模式间隔继续增大,误码率性能改善有限;误码率随传输距离和湍流强度的增加而增大.结果证明在海洋光通信系统中使用分集合并技术可以有效缓解湍流对信号传输的影响.
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关键词
无线通信技术
湍流缓解
复用系统
等增益分集合并
海洋湍流
轨道角动量
传输距离
误码率
下载PDF
职称材料
基于卷积神经网络的多OAM态识别方法
被引量:
6
2
作者
尹霄丽
郭翊麟
+2 位作者
崔小舟
常欢
陈小政
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期47-52,共6页
针对不同轨道角动量(OAM)叠加的涡旋光束探测问题,提出了基于机器学习的模式识别技术,为OAM叠加光束的检测提供了一个新思路.基于修正的von Karman功率谱模型,利用功率谱反演法生成随机相位屏,应用多步衍射法数值模拟拉盖尔高斯叠加光...
针对不同轨道角动量(OAM)叠加的涡旋光束探测问题,提出了基于机器学习的模式识别技术,为OAM叠加光束的检测提供了一个新思路.基于修正的von Karman功率谱模型,利用功率谱反演法生成随机相位屏,应用多步衍射法数值模拟拉盖尔高斯叠加光束在大气湍流信道的传输.研究了不同波长、传输距离和大气湍流信道条件下训练的卷积神经网络(CNN)分别对各种湍流强度测试集的识别正确率.结果表明:对于较弱的湍流、波长较长的OAM光束和较短的传输距离条件,基于CNN的OAM模式识别正确率较高;对于各种湍流条件的测试数据,使用强湍流训练集训练得到的模型与使用弱湍流训练集训练得到的模型相比识别正确率更高;利用混合训练集进行训练有利于提高识别正确率.这些结果对OAM光束解复用系统的实现具有一定的参考价值.
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关键词
轨道角动量
大气湍流
螺旋相位谱
卷积神经网络
原文传递
题名
基于空间分集的海洋无线光通信轨道角动量复用系统的性能
被引量:
10
1
作者
尹霄丽
孙志雯
崔小舟
郑子健
陈小政
郭翊麟
廖焕宇
刘光耀
机构
北京邮电大学电子工程学院天地互联与融合北京市重点实验室
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期15-22,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61575027)
北京邮电大学博士创新基金(Nos.CX2018212
CX2018213)资助~~
文摘
为了解决水下通信轨道角动量复用系统中海洋湍流引起的信号串扰,基于空间分集技术提出了一种海洋湍流缓解方案.用随机相位屏法模拟海洋湍流对信号产生的相位扰动,用分步传输法模拟光束的衍射传播,在接收端使用等增益分集合并技术对信号进行合并处理.系统采用4路轨道角动量复用8路空间分集,仿真分析了轨道角动量复用集合、海洋湍流强度和传输距离等因素对系统误码率性能的影响.仿真结果表明,轨道角动量复用集合的模式间隔从1增加到2,误码率降低较为明显;随着模式间隔继续增大,误码率性能改善有限;误码率随传输距离和湍流强度的增加而增大.结果证明在海洋光通信系统中使用分集合并技术可以有效缓解湍流对信号传输的影响.
关键词
无线通信技术
湍流缓解
复用系统
等增益分集合并
海洋湍流
轨道角动量
传输距离
误码率
Keywords
Wireless communications technology
Turbulence mitigation
Multiplexing system
Equal gain spatial diversity combination
Oceanic turbulence
Orbital angular momentum
Transmission distance
Bit error rate
分类号
TN929.12 [电子电信—通信与信息系统]
O436 [机械工程—光学工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于卷积神经网络的多OAM态识别方法
被引量:
6
2
作者
尹霄丽
郭翊麟
崔小舟
常欢
陈小政
机构
北京邮电大学电子工程学院
北京邮电大学天地互联与融合北京市重点实验室
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期47-52,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61575027)
北京邮电大学博士研究生创新基金项目(CX2018212
CX2018213)
文摘
针对不同轨道角动量(OAM)叠加的涡旋光束探测问题,提出了基于机器学习的模式识别技术,为OAM叠加光束的检测提供了一个新思路.基于修正的von Karman功率谱模型,利用功率谱反演法生成随机相位屏,应用多步衍射法数值模拟拉盖尔高斯叠加光束在大气湍流信道的传输.研究了不同波长、传输距离和大气湍流信道条件下训练的卷积神经网络(CNN)分别对各种湍流强度测试集的识别正确率.结果表明:对于较弱的湍流、波长较长的OAM光束和较短的传输距离条件,基于CNN的OAM模式识别正确率较高;对于各种湍流条件的测试数据,使用强湍流训练集训练得到的模型与使用弱湍流训练集训练得到的模型相比识别正确率更高;利用混合训练集进行训练有利于提高识别正确率.这些结果对OAM光束解复用系统的实现具有一定的参考价值.
关键词
轨道角动量
大气湍流
螺旋相位谱
卷积神经网络
Keywords
orbital angular momentum
atmospheric turbulence
spiral phase spectrum
convolutional neural network
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间分集的海洋无线光通信轨道角动量复用系统的性能
尹霄丽
孙志雯
崔小舟
郑子健
陈小政
郭翊麟
廖焕宇
刘光耀
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的多OAM态识别方法
尹霄丽
郭翊麟
崔小舟
常欢
陈小政
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
原文传递
已选择
0
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引证文献
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