智能水下光通信系统的快速自学习调制识别方法

2021-6-8 18:44| 发布者: 迪杰管理| 查看: 3570| 评论: 0

摘要: 迪杰网讯 自动调制识别(AMR)是用于未来水下光学无线通信(UOWC)的智能收发器的组成部分。本文提出了一种基于正交频分复用(OFDM)的渐进增长元学习(PGML)AMR方案,并在UOWC湍流信道上进行了分析。新颖的PGML少 ...

迪杰网讯 自动调制识别(AMR)是用于未来水下光学无线通信(UOWC)的智能收发器的组成部分。本文提出了一种基于正交频分复用(OFDM)的渐进增长元学习(PGML)AMR方案,并在UOWC湍流信道上进行了分析。新颖的PGML少发镜头AMR框架主要遭受严重的水下环境的困扰,可以用较少的培训时间和数据就可以快速完成针对新任务的自学习。在PGML算法中,在有Poisson噪声的情况下工作的几次快照分类器直接在信噪比(SNR)较差的情况下被馈入有噪声信号的星座图。此外,采用数据增强(DA)操作来减轻发光二极管(LED)失真的影响,进一步提高了分类精度。仿真结果表明,所提出的PGML方案在新任务上的训练效率,针对泊松噪声的鲁棒性和泛化性能方面均优于经典的元学习(ML)方法....


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