波浪式水对空光相机通信系统使用滚动快门图像传感器和长短期内存神经网络

科学领域:

• 光学通讯是指光学通讯.
• 水下技术 水下技术
• 机器学习应用 机器学习应用

背景情况:

• 光学摄像头通信 (OCC) 面临水下到空中传输的挑战,原因是水的流.
• 滚动百叶窗 (RS) 技术为广视场 (FOV) OCC系统提供了潜力.
• 缓解波浪水引起的连接中断对于可靠的水下OCC至关重要.

研究的目的:

• 提出并演示使用RS技术的广泛FOV水对空OCC系统.
• 为了评估系统在不同水条件下的性能.
• 评估长期短期记忆神经网络 (LSTM-NN) 在解码信号和减轻流方面的有效性.

主要方法:

• 使用RS摄像头的新型水空OCC系统的实验演示.
• 实施LSTM-NN来解码4级脉冲振幅调制 (PAM4) 信号,并补偿水引起的流.
• 用不同的水百分比和相机角旋转来评估系统性能,以确定FOV.

主要成果:

• 通过RS技术成功演示了水对空OCC.
• LSTM-NN实现了3.8 × 10^{-3的预发错误纠正位错率 (FEC BER前),达到所需的门.}
• 该系统支持FOVs的±70°,±30°和±30°旋转z,y和x轴,分别,在6kbit/s.

结论:

• 拟议的基于RS的OCC系统为广泛的FOV水下对空光传输提供了可行的解决方案.
• 对于可靠的OCC,LSTM-NN有效地克服了水流的挑战.
• 该系统的广泛FOV功能为各种水下通信应用提供了可能性.