通过符合视觉变压器在LDPC编码的FSO通信中改进了完美的光学的调节调节

科学领域:

• 光学通信是指光学通信.
• 信号处理 信号处理
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 自由空间光学 (FSO) 链接容易受到大气流 (AT) 的影响,这会导致相位扭曲.
• 完美的光转换键 (POV-SK) 信号对FSO越来越感兴趣,但AT降低了它们的性能.
• 现有的解调方法在严重的AT条件下难以保持精度.

研究的目的:

• 在FSO链接中引入和评估基于LDPC编码的POV-SK信号的符合视觉转换器 (CViT) 的解调器.
• 评估CViT在缓解AT诱导的相位扭曲和提高解调精度方面的有效性.
• 为了比较CViT与ViT,Conformal ResNet18和浅CNN等其他方法的性能.

主要方法:

• 拟议的CViT解调器采用符合规范的映射来将圆形POV-SK模式转换为矩形形状,以增强特征学习.
• 它利用视觉转换器 (ViT) 的全球特征提取能力来对抗AT效应.
• 进行了广泛的数值模拟,将CViT与ViT,符合ResNet18和基于RCDT的CNN进行比较.

主要成果:

• 在严重的流下 (Cn2=4.4×10−12 m−2/3),CViT将识别精度从0.7636 (ViT) 提高到0.8437并将比特错误率 (BER) 从3.6×10−2降低到1.1×10−3.3.
• 与Conformal ResNet18相比,CViT显著减少了模型参数和计算时间,同时保持了类似的准确性和BER.
• 虽然CNN在中度流中表现可接受,但CViT在严重流中表现明显优于CNN,BER则低一级.

结论:

• 基于CViT的调节器有效地对抗FSO链路中的大气流,显著提高POV-SK信号调节精度和可靠性.
• CViT提供了一个计算效率高的解决方案,对于实时FSO通信系统至关重要.
• 这种方法提供了一种强大而先进的方法来提高未来FSO通信系统的性能.