基于神经网络的并行均衡技术研究与实现

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近地湍流信道无线光通信技术由于激光具有高指向性高频率等特性,具备大容量,高保密,电磁兼容性好等优点,是目前国内外无线通信领域的研究前沿和热点。大气湍流引起的光强闪烁、信道多径串扰和相位畸变等效应会严重影响近地湍流无线光通信链路性能。如何抑制上述效应对通信链路性能的影响,是近地湍流无线光通信研究的重点,信道均衡技术具有极高的研究价值。论文开展了通信并行均衡技术的研究,研究目的是缓解或抑制由于码间干扰对通信接收性能的影响,保障近地湍流信道无线光通信链路的性能。论文主要研究内容如下:1)开展了近地湍流信道激光大气传输理论分析,分析了在不同大气湍流条件下信道的光强闪烁的随机分布模型和概率密度函数,对比了弱湍流条件下的对数正态分布模型和在中强湍流条件下的gamma-gamma分布模型以及在强湍流条件下的负指数模型的异同,计算出了不同湍流强度下的光强闪烁概率分布。针对不同因素导致的信道串扰效应,完成了常规线性信道、非线性volterra信道以及复合信道的建模。2)针对近地湍流信道高码率无线光通信的特点,结合论文研究所提出的快速收敛及低稳态残差的均衡技术要求,提出并完成了基于RNN(Recurrent Neural Network:RNN)神经网络架构的信道均衡方案设计,开展了神经网络各主要功能部分对均衡性能影响的分析,详细分析了各种不同激活函数,误差代价函数,学习算法对均衡器性能的影响,给出了一种在近地湍流无线光通信信道中实现高速收敛和低稳态残差的自适应均衡器设计方案。3)仿真验证了论文提出的均衡设计方案在多种信道中应用的可行性和有效性。仿真结果表明:论文提出的均衡设计方案在长程小衰落、短程大衰落线性信道,volterra非线性信道,线性-非线性复合信道中具有可行性和有效性。在论文仿真输入条件下,相对传统LMS算法,基于循环神经网络的均衡方案具有收敛速度快,稳态误差小的性能优势。4)研制了基于FPGA的均衡模块,搭建了实验验证测试平台,开展了实验验证,验证了方案的可行性和有效性。针对FPGA的结构特点和高速数据流的并行处理需求,给出了神经网络均衡器并行架构的实现方案,完成了神经元、激活函数、学习算法、误差代价函数等功能模块的硬件设计及实现,优化了前向神经网络的实现方案。实验验证测试结果表明:在近地弱湍信道条件下,论文所设计的均衡方案实现了论文研究目标。
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