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基于SVM的跨湍流信道OOK調制光通信信號判決
網絡安全與數據治理 6期
李楚妤,王藝敏,徐智勇,汪井源,李建華,趙繼勇
(中國人民解放軍陸軍工程大學通信工程學院,江蘇南京210001)
摘要: 自由空間光在提供快速穩定的數據傳輸、抵御外界干擾以及極強的安全保障等方面都表現出色。激光在大氣信道的傳輸過程中,通信性能普遍會受到大氣狀況的影響,大氣湍流引起的光強閃爍效應將導致系統鏈路性能惡化。研究了弱大氣湍流信道下自由空間光通信中通斷鍵調制信號的判決方法,首先依據對數正態模型對真實弱湍流信道進行數值仿真,然后針對實際使用場景下信道條件未知、模型訓練數據與實際情形不匹配等難點,使用數據增廣方法訓練提升支持向量機模型的判決效果,進而提高跨湍流信道的判決能力。實驗結果初步驗證了數據增廣方法會提高信道不匹配情況下的支持向量機判決模型的效果。
中圖分類號:TN929.1
文獻標識碼:A
DOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.06.014
引用格式:李楚妤,王藝敏,徐智勇,等.基于SVM的跨湍流信道OOK調制光通信信號判決[J].網絡安全與數據治理,2023,42(6):85-89.
Optical communication signal detection for on-off key modulation of opticalcommunication signal across turbulent channels based on SVM
Li Chuyu,Wang Yimin,Xu Zhiyong,Wang Jingyuan,Li Jianhua, Zhao Jiyong
(College of Communication Engineering, Army Engineering University of PLA, Nanjing 210001, China)
Abstract: Free space optical communication performs well in providing fast and stable data transmission, resistance to external interference and strong security. In the process of laser transmission in atmospheric channels, the communication performance is generally affected by atmospheric conditions, and the optical scintillation effect caused by atmospheric turbulence will lead to the deterioration of system link performance. In this paper, the decision method of onoff key modulation signal in free space optical communication under weak atmospheric turbulence channel is studied. Firstly, numerical simulation of real weak turbulence channel is carried out based on lognormal model. In view of the difficulties such as unknown channel conditions and mismatch between model training data and actual situation, data augmentation method is used to train and improve the decision performance of support vector machine. Then the decision ability across turbulent channels is improved. Experimental results preliminarily verify that data augmentation method can improve the effectiveness of SVM decision model in the case of channel mismatch.
Key words : free optical communication; onoff key regulation; channel robustness; support vector machine(SVM)

0    引言

自由空間光通信(Free Space Optical,FSO)具有高速率、高傳輸容量、抗干擾、免頻譜許可、高保密性、通信性價比相比于光纖高等優勢,是一種十分有前途的無線光通信技術。然而,在激光通過大氣信道傳播過程中,光束和周圍大氣微粒之間的相互作用產生的大氣吸收和散射等效應,對光接收功率產生一定影響。而大氣層中空氣密度的無規則起伏,稱為大氣湍流,是影響光信號質量最主要的原因。大氣信道光束經大氣湍流作用后,引起光強閃爍和光束相位的隨機變化,造成接收信號的誤碼率提高,大大降低了接收信號的質量,最終使FSO系統的性能發生嚴重劣化。機器學習在無線光通信領域的運用目前主要集中在無線光通信中的光性能檢測、信道均衡與補償、光信號的測量和分析方面,它在克服湍流影響中的應用已在發展湍流模型、湍流模擬方法、非線性補償等領域取得了進展。機器學習方法能夠有效地處理高復雜度優化和高度非線性問題,為湍流模型的研究提供了新的思路。




本文詳細內容請下載:http://www.jysgc.com/resource/share/2000005379




作者信息:

李楚妤,王藝敏,徐智勇,汪井源,李建華,趙繼勇

(中國人民解放軍陸軍工程大學通信工程學院,江蘇南京210001)


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