深度循环神经网络对水下光信道的非线性补偿

作者：卢洪斌; 祚铨; 卢戈

来源：江苏通信, 2021, 37(06): 103-112.

• 水下光通信
• DRNN
• 光信道
• 非线性补偿
• 深度学习

提出一种通过深度循环神经网络(DRNN)对水下光信道非线性进行补偿的方法,通过搭建的DRNN对水下光信道输出的非线性信号进行预测,根据预测结果控制水下光通信系统输出信号光强度的大小,从而实现对水下光信道非线性的补偿。补偿后接收光信号强度波动幅度仅为补偿前的10.81%,大幅降低了水下光信道非线性所带来的不利影响。

• 单位
  百色学院