82.5GHz光子W频段IM/DDPS-PAM4无线传输超过300米 基于平衡和轻量级DNN等分器 连接集群算法

科学领域:

• 光学通信是指光学通信的应用.
• 无线通信系统无线通信系统
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 太赫兹 (THz) 通信对6G至关重要,提供超宽带传输以满足不断增长的数据需求.
• 现有的深度学习均衡器在强度调制/直接检测 (IM-DD) 系统中与概率塑造诱导的类失衡和多路径干扰作斗争.
• 在IM-DD系统中,光学多路干扰 (MPI) 会导致信号依赖的振幅动,降低整体系统性能.

研究的目的:

• 开发一种基于深度学习的高效等级器,用于基于太赫兹光载波的无线系统.
• 为了应对IM-DD系统中概率塑造和光学多路干扰 (MPI) 的类失衡的挑战.
• 为了提高性能,并减少高速度无线通信中非线性等分的复杂性.

主要方法:

• 一个轻量级的神经网络均衡器与合成少数群体过量采样技术 (SMOTE) 和一个集群算法相结合.
• SMOTE是应用预等式来缓解因数据分布不平衡而引起的培训问题.
• 一个低复杂度的集群算法在等级后被用于识别动级别,以改善决策.

主要成果:

• 拟议的联合方法有效地弥补了非线性扭曲和动相关的决策错误.
• 与传统方法相比,3.75 Gbaud W-band PAM4 实验表明比特错误率 (BER) 提高了 70.7%.
• 新的均衡器在300米的距离上实现了1.32×10−3的BER,将算法复杂度降低了70.6%,训练序列长度降低了33%.

结论:

• 支持SMOTE的轻量级神经网络均衡器为基于太赫兹光载波的无线通信提供了显著的进步.
• 该方法通过有效管理非线性扭曲和决策错误,提高了系统容量和可靠性.
• 降低复杂性和提高性能突出显示了该算法的未来6G应用的潜力.