基于机器学习梯度下降法的OAM对准算法

OAM为通信系统增加了一个新的维度即“模分复用”,有望借此增大信道容量。但是由于涡旋电磁波的特殊性,OAM对收发天线的轴心对准要求很高,轴偏差对于信道容量的影响很大。我们以能量谱方差为损失函数,提出了一种基于机器学习梯度下降法的高效对准算法,并进行仿真。仿真结果表明了这种算法可以在损失函数未知的情况下,根据当前位置测量得到的数据调整参数,以很快的收敛速度实现参数的最优化,使OAM系统收发机精确快速对准。相对于已有的对准算法,这种算法更适合于机器实现,而且不依赖于初始状态。