一种基于自动编码器的几何-概率成形光信号产生方法技术

本发明专利技术公开一种基于自动编码器的几何

【技术实现步骤摘要】
一种基于自动编码器的几何
‑
概率成形光信号产生方法


[0001]本专利技术涉及一种基于自动编码器的几何
‑
概率成形光信号产生方法，属于光通信领域。

技术介绍

[0002]光纤传输的系统广泛采用传统的正交幅度调制(QAM)格式，正交幅度调制方法由均匀分布的星座点排列在二维空间上形成星座图。由于非线性损伤已成为影响长距离光纤通信系统性能的最大障碍，为逼近香农极限容量、提高系统性能，采用星座成形技术在发射端减小非线性效应带来的损伤。星座成形技术包括几何成形(GS)和概率成形(PS)技术：几何整形技术是将均匀分布的信号映射到非均匀分布的星座点上，概率成形技术是改变调制阶段星座点出现概率，使星座点的出现概率非均等。
[0003]大多数关于联合概率成形和几何成形的方法都是针对特定调制格式和加性高斯白噪声(AWGN)信道手动生成的，由于星座成形中需要考虑的变量较多，规律性不强，人工生成只能应用于特殊环境，具有一定的局限性，此外难以有效地解决超长距离光纤传输系统中的非线性问题。因此，亟需一种能够根据所需信道环境自动生成合适星座的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于自动编码器的几何
‑
概率成形光信号产生方法，基于自动编码器产生的几何概率成形信号，在光通信系统中产生符合信道条件的几何概率成形信号，解决由于信道损耗导致在接收端失真的情况，使光通信系统容量逼近香农极限。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：<br/>[0006]本专利技术的一种基于自动编码器的几何
‑
概率成形光信号产生方法，通过自动编码器生成光信号，并通过自动编码器的迭代训练过程不断更新生成的成信号，在自动编码器训练完成后，得到适合传输信道的光信号调制方法，通过解码器将自动编码器的低维信息重构回高维表达式；自动编码器预测输入的回归任务，负责自动构建发射星座，并将发射比特与发生星座点对应，发射信号通过光纤信道添加损伤，接收信号通过解码器还原为比特序列，具体包含以下步骤：
[0007]步骤一：调制器的初始训练；
[0008]初始训练序列为随机产生的比特序列，并将训练序列输入到调制器中；
[0009]步骤二：构建调制器；
[0010]调制器为一个三层神经网络：第一层输入信号为一组四维正态分布的噪声向量，第二层为2m节点的隐藏层，m为调制阶数，第三层为2m节点的输出层；
[0011]第一层与第二层之间、第二层与第三层之间均采用Linear连接，并采用Leaky ReLU作为激活函数，第三层的节点进行批标准化；
[0012]输出的2m个节点前m个为对应每个星座点的I路坐标，后m个对应每个星座点的Q路坐标；
[0013]步骤三：确定下一次训练时的训练序列；
[0014]根据分布匹配器确定下一次训练时的训练序列；
[0015]下一次训练时的训练序列的熵值H(S)，如式(1)所示：
[0016][0017]其中，p(s
i
)为第i个符号出现的概率；
[0018]对于任意星座，采用二维Maxwell
‑
Boltzmann分布使星座符合最佳概率分布，通过对二维Maxwell
‑
Boltzmann分布进行采样，确定每个符号对应的概率如式(2)所示：
[0019][0020]其中，α为用于调整整形程度的系数，(x
i
,y
i
)为与第i个符号对应的坐标；
[0021]通过式(1)和式(2)，确定本轮训练中每个星座的最佳出现概率，根据每个星座出现的概率以及训练序列的长度确定每个星座点出现的次数，根据不同星座点出现的次数创建下一轮的训练数据；
[0022]步骤四：组成IQ信号并加入噪声；
[0023]选择调制器器输出节点中和训练序列对应的2个节点组成IQ信号，经过信道传输加入噪声，根据不同应用场景选用不同的信道模型；
[0024]步骤五：构建解调器；
[0025]解调器为一个四层神经网络，第一层由六个节点构成，前两个节点取自信道的输出，其余节点为噪声输入，以增加解码器的鲁棒性；第二、三层分别为2m和128个节点的隐藏层；第四层为输出层，节点个数为log2m；解调器的层与层之间采用Linear连接；
[0026]第二层与第三层的激活函数采用Leaky ReLU，第三层与第四层的激活函数采用Sigmoid；
[0027]含噪的信号输入到解调器中，输出为对数似然比形式；
[0028]步骤六：构建自动编码器
[0029]将步骤五构建的解调器输出与训练序列比对，确定比特交叉熵作为神经网络的Loss进行梯度回传网络权值更新，在编码的第三层与解码器的第二层之间采用残差块连接，在梯度回传的时候绕开信道，通过残差捷径直接更新编码器；
[0030]以比特交叉熵作为神经网络的Loss，如式(3)所示：
[0031][0032]其中，D
KL
为两个后验概率之间的Kullback
‑
Leibler(KL)散度，用于测量同一变量的两个分布之间的差异为信道的广义互信息(GMI)，和分别为信道前后的二进制随机序列，H(S)为源熵；
[0033]对于星座整形信号，比特交叉熵随星座点的位置及出现的概率变化而变化；
[0034]步骤七：训练自动编码器
[0035]根据分布匹配器确定的符号数量构建下一次迭代训练的数据，并重复步骤一到步骤五，在不断迭代训练的过程中，自动编码器的loss逐渐收敛，比特互信息趋于最大，编码器和解码器相对熵趋于最小，自动编码器训练完成；
[0036]步骤八：根据步骤七训练后的自动编码器，获取调制器输出的星座以及分布匹配器输出每个星座点的概率，得到在给定信道环境下的最佳发射调制方案，将得到的调制方案用于对应的信道能够减小信号在传输时受噪声的影响，提升传输系统容量。
[0037]有益效果：
[0038]1、本专利技术的一种基于自动编码器的几何
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概率成形光信号产生方法，采用自动编码器自动匹配信道环境调制光信号，降低难以定量估计信道损伤而带来的影响。
[0039]2、本专利技术的一种基于自动编码器的几何
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概率成形光信号产生方法，采用几何
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概率混合成形的方法，生成的混合成形调制方案为光纤信道的最佳分布，能够最大化传输系统的容量。
[0040]3、本专利技术的一种基于自动编码器的几何
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概率成形光信号产生方法，采用模块化方法，自动编码器中的信道模型根据不同信道条件进行替换，仅需要改变信道参数便实现对不同光纤信道环境的最佳光信号调试。
附图说明
[0041]图1为本专利技术的一种基于自动编码器的几何
‑
概率成形光信号产生方法流程图；
[0042]图2为实施例步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自动编码器的几何
‑
概率成形光信号产生方法，其特征在于：通过自动编码器生成光信号，并通过自动编码器的迭代训练过程不断更新生成的成信号，在自动编码器训练完成后，得到适合传输信道的光信号调制方法，通过解码器将自动编码器的低维信息重构回高维表达式；自动编码器预测输入的回归任务，负责自动构建发射星座，并将发射比特与发生星座点对应，发射信号通过光纤信道添加损伤，接收信号通过解码器还原为比特序列，具体包含以下步骤：步骤一：调制器的初始训练；初始训练序列为随机产生的比特序列，并将训练序列输入到调制器中；步骤二：构建调制器；调制器为一个三层神经网络：第一层输入信号为一组四维正态分布的噪声向量，第二层为2m节点的隐藏层，m为调制阶数，第三层为2m节点的输出层；第一层与第二层之间、第二层与第三层之间均采用Linear连接，并采用Leaky ReLU作为激活函数，第三层的节点进行批标准化；输出的2m个节点前m个为对应每个星座点的I路坐标，后m个对应每个星座点的Q路坐标；步骤三：确定下一次训练时的训练序列；根据分布匹配器确定下一次训练时的训练序列；下一次训练时的训练序列的熵值H(S)，如式(1)所示：其中，p(s
i
)为第i个符号出现的概率；对于任意星座，采用二维Maxwell
‑
Boltzmann分布使星座符合最佳概率分布，通过对二维Maxwell
‑
Boltzmann分布进行采样，确定每个符号对应的概率如式(2)所示：其中，α为用于调整整形程度的系数，(x
i
,y
i
)为与第i个符号对应的坐标；通过式(1)和式(2)，确定本轮训练中每个星座的最佳出现概率，根据每个星座出现的概率以及训练序列的长度确定每个星座点出现的次数，根据不同星座点出现的次数创建下
一轮的训练数据；步骤四：组成IQ信号并加入噪声；...

【专利技术属性】
技术研发人员：常欢，忻向军，李宇哲，高然，张琦，姚海鹏，张文全，武瑞德，黄鑫，闫景浩，董泽，郭栋，潘晓龙，胡善亭，李志沛，王富，田清华，田凤，
申请(专利权)人：北京邮电大学江苏雅泰歌思通讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：