一种无源光网络的噪声整形方法

AITNT
正文
推荐专利
一种无源光网络的噪声整形方法
申请号:CN202411547457
申请日期:2024-11-01
公开号:CN119728351A
公开日期:2025-03-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开的一种无源光网络的噪声整形方法,属于光纤通信领域。本发明实现方法为:通过自动编码器的编码器生成噪声整形滤波器的抽头系数,应用于信号传输前的噪声整形处理。在发送端,将随机产生的符号序列转换成比特序列并映射到对应的星座点,经过调制后得到调制信号;调制信号通过噪声整形滤波器对量化噪声重新分配,再发送至信道中;在接收端,接收信号经过解调后,通过自动编码器的解码器还原为对数似然比的形式,用于计算损失函数,更新神经网络权值。在自动编码器的迭代训练过程中不断更新生成的噪声整形滤波器,训练得到适合给定传输信道的噪声整形滤波器。根据噪声整形滤波实现无源光网络的噪声整形。本发明具有计算复杂度和处理延迟低、信道适应能力强的优点。
技术关键词
噪声整形方法 自动编码器 无源光网络 量化噪声 神经网络权值 解码器 信号 滤波器抽头系数 信道 生成噪声 Sigmoid函数 ReLU函数 节点 序列 生成符号 后验概率
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于呼吸引导的磁共振成像脉搏和呼吸复合门控方法
门控方法 脉搏 磁共振 周期 成像
2
抄表信息预测系统
读出机构 智能水表 信息预测系统 自动编码器 MCU控制器
3
民乐曲谱的自动化多特征标注方法及设备
标注方法 频谱特征 标签 矩阵 样本
4
一种NPU领域自适应精度调整的方法
接口模块 精度 多通道采样技术 量化误差 动态
5
一种基于融合健康指标的锂电池健康状态预测方法和系统
径向基函数神经网络 锂电池健康状态 指标 序列 深度极限学习机
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号