基于复数神经网络的ACGAN信号调制格式识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于光纤通信技术领域，公开了一种基于复数神经网络的ACGAN信号调制格式识别方法，该方法包括：相干光接收端输出的原始调制信号通过DSP离线处理进行判决输出，经过IQ正交、色散补偿、时钟恢复、偏振解复用和频偏估计；对频偏估计之后的数据进行信号预处理；基于复数神经网络的ACGAN调制格式识别；输出调制格式；载波相位恢复，判决输出。本发明专利技术通过利用频偏估计之后的数据，尽保留原有数据特征，利用基于复数神经网络的ACGAN框架对信号数据直接进行训练提取多维特征，从而达到能够精确识别调制格式实现最佳相位补偿还原信号的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于但不限于光纤通信，尤其涉及一种基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法及系统。

技术介绍

1、大容量、低时延、高可靠性的通信技术是当前发展的重要方向。为应对日益增长的容量和带宽需求，光纤通信将在未来发挥更加重要的作用。信号调制格式识别是光纤通信系统离线dsp模块中的必然要求。人工智能机器学习以其独特的优势，相较于传统信号处理方式，能够更为精准、快速地处理并识别多种调制信号。但是当前光纤通信系统中信号调制格式识别技术，仅限于实数域部分，即：仅使用i路或q路信号，提高了信号处理的复杂度。开发一种面向相干光通信系统的信号调制格式识别新方法及系统，对于未来动态网络环境和复杂信道条件下的调制格式识别至关重要，为光通信技术的持续发展注入新的活力。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法。

2、本专利技术是这样实现的，一种基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法，该方法包括：

3、s1：相干光接收端本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于复数神经网络的ACGAN信号调制格式识别方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述基于复数神经网络的ACGAN信号调制格式识别方法，其特征在于，所述IQ正交采用Gram-Schmidt正交归一(GSOP)算法；所述色散补偿利用电域补偿，采用FIR型滤波器进行补偿；所述时钟恢复采用数字平方滤波时钟恢复算法；所述偏振解复用采用恒模算法，补偿偏振模色散并且用于解偏振复用；所述频偏估计采用基于V-V(Viterbi-Viterbi)算法。

3.根据权利要求1所述基于复数神经网络的ACGAN信号调制格式识别方法，其特征在于，所述S2中对频偏估计之后的...

【技术特征摘要】

1.一种基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法，其特征在于，所述iq正交采用gram-schmidt正交归一(gsop)算法；所述色散补偿利用电域补偿，采用fir型滤波器进行补偿；所述时钟恢复采用数字平方滤波时钟恢复算法；所述偏振解复用采用恒模算法，补偿偏振模色散并且用于解偏振复用；所述频偏估计采用基于v-v(viterbi-viterbi)算法。

3.根据权利要求1所述基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法，其特征在于，所述s2中对频偏估计之后的数据进行信号预处理，具体包括：不同调制格式的信号做归一化处理，数据重新排列并打上标签。

4.如权利要求1所述基于复数神经网络的acgan信号调制格式识别方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：关富元，战令，张宗远，金洋，张宪超，吴仁学，刘谦，张全永，张晓彤，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司延边供电公司，
类型：发明
国别省市：