基于深度学习的水下无线光通信信噪比改善研究与实现

作者：孙猷; 张俊杰^*

来源：光通信技术, 2021, 45(01): 10-15.

DOI：10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2021.01.003

• 水下无线光通信
• 信噪比改善
• 深度学习
• 正交频分复用

复杂的水下环境造成了水下光信号的质量下降,为提升水下无线光通信系统信号信噪比,结合深度神经网络提出了一种信噪比改善方法,该方法通过信号频谱有效抑制了信号噪声。实验结果表明:针对1 m传输距离的水下无线光通信16阶正交振幅调制-正交频分复用(16QAM-OFDM)信号,该方法可以实现约17 dB的信噪比提升同时误码率降低至1.709×10-3,可应用于水下无线光通信系统中提升传输性能,且具备一定的泛化能力。

• 单位
  上海大学