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机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究
被引量：
1
1
作者
周书兴
唐露新
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期172-176,共5页
在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通...
在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通信阻抗,获得电容和电导值,对权值进行调整去除通信串扰,根据信道规模特性将天线域转换为波束域,搭建时变环境下自由空间光通信信道。仿真实验结果表明,本模型的传输损耗平均达到148 dB,具有较高的应用价值。
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关键词
机器学习
时变环境
自由空间光通信
传输损耗
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职称材料
题名
机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究
被引量：
1
1
作者
周书兴
唐露新
机构
广州
理工学院
广州理工学院广东省工业机器人集成与应用工程技术研究中心
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期172-176,共5页
基金
2022年广东省教育科学规划课题(No.2022GXJK373)。
文摘
在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通信阻抗,获得电容和电导值,对权值进行调整去除通信串扰,根据信道规模特性将天线域转换为波束域,搭建时变环境下自由空间光通信信道。仿真实验结果表明,本模型的传输损耗平均达到148 dB,具有较高的应用价值。
关键词
机器学习
时变环境
自由空间光通信
传输损耗
Keywords
machine learning
time-varying environment
free space optical communication
free space optical communication
transmission loss
分类号
TN927 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究
周书兴
唐露新
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
1
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