用递归量子神经网络实现通信信号的识别与恢复

作者：路伟钊; 黄春晖

来源：有线电视技术, 2016, (7): 41-43.

DOI：10.3969/j.issn.1008-5351.2016.07.011

• 相干光通信
• 递归量子神经网络
• 随机滤波

本文提出用递归量子神经网络(RQNN)在连续变量相干光通信系统中识别信号过滤未知噪声,其优点是不需要对信号和噪声有先验知识.为验证RQNN的作用,本文构建了偏振编码的连续变量相干光通信系统,接收端信号通过RQNN滤波后,相比未经降噪的信号误码率明显降低,增大了信道容量,表明了该方案是行之有效的.

• 单位
  福州大学