本发明专利技术涉及高速率短距离光通信信号技术领域，特别涉及光通信IM‑DD系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法及装置。方法包括：构建2ary‑SVM算法，在系统发送端中将伪随机二进制序列PRBS映射为PAM4信号；对PAM4信号进行上采样、RRC滤波、光调制处理，再经光纤传输；系统接收端的光信号进行处理；通过构建WKNN‑aided SVM算法，对处理后的信号通过WKNN‑aided SVM算法进行辅助判决，获得原始PAM4信号序列，完成光通信IM‑DD系统机器学习辅助的光多径干扰抑制。本发明专利技术的算法可实现PAM4信号的判决门限跟随信号的幅值波动而变化，这使信号的判决方式从传统的硬判决转变为软判决，优化后的判决方式能够让尽可能多的符号被划分至正确的电平区间，相比于硬判决可以提高PAM4信号判决的精准度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高速率短距离光通信信号，特别是指一种光通信im-dd系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能，云计算等新型网络应用的出现，对于通信带宽的需求也在快速增长，尤其是汇聚大部分网络流量的数据中心，这对数据中心网络的设计和部署提出了重大挑战。对于数据中心网络的高带宽，低延迟，低功耗等需求，光互联一直被认为是一种更有前途的解决方案。目前，im-dd（intensity modulation - direct detection，强度调制-直接检测）系统由于其低成本，低功耗，配置简单等优势已经成为了数据中心光互联的主流方案。在im-dd系统中，通常使用先进的调制格式来提升传输容量。在一些高阶调制格式中，pam由于其简单性，通常优于 dmt(discrete multitone, 离散多音调制)和cap(carrier-less amplitude phase, 无载波幅度相位调制)。因此，pam(pulse amplitudemodulation, 脉冲幅度调制)被广泛应用于im-dd系统。
>2、然而，mpi(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光通信IM-DD系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的光通信IM-DD系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，S1，获取训练数据集，将所述训练数据集的伪随机二进制序列PRBS映射为PAM4信号，包括；
3.根据权利要求2所述的光通信IM-DD系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，所述S3中，将KNN算法与所述2ary-SVM算法结合，获得WKNN-aided SVM算法，通过所述WKNN-aided SVM算法进行辅助判决，获得原始PAM4信号序列，包括：
4.根据权利要
...
【技术特征摘要】
1.一种光通信im-dd系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的光通信im-dd系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，s1，获取训练数据集，将所述训练数据集的伪随机二进制序列prbs映射为pam4信号，包括；
3.根据权利要求2所述的光通信im-dd系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，所述s3中，将knn算法与所述2ary-svm算法结合，获得wknn-aided svm算法，通过所述wknn-aided svm算法进行辅助判决，获得原始pam4信号序列，包括：
4.根据权利要求3所述的光通信im-dd系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，所述通过2ary-svm算法对pam4信号进行初次分类，获得初次分类样本标签，包括：
5.根据权利要求6所述的光通信im-dd系统机器学习辅助的光多径干扰抑制方法，其特征在于，所述将knn算法与所述2ary-svm算法结合，获得wknn-aided svm算法；使用knn算法对位于svm决策边界附近容易错分的...
【专利技术属性】
技术研发人员：霍佳皓，崔文欣，朱津，陶建龙，隆克平，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。