利用低复杂度人工神经网络均衡器实现 250 米吉比特每秒水下无线光通信
光学
2024-11-19 v1
摘要
水下无线光通信（UWOC）领域的科学家一直热切期待通信距离和数据速率的突破，而水下信道中明显的水体衰减严重限制了这一点。高功率激光源和超灵敏光电探测器是延长 UWOC 距离的直接手段。然而，由带宽受限的高功率发射机和灵敏接收机引起的非线性损伤严重降低了长距离 UWOC 的数据速率。在本文中，我们开发了一套 UWOC 系统，该系统采用通过 8 通道级联激光二极管（LD）光束合成的高功率发射机，以及采用硅光电倍增管（SiPM）的灵敏接收机。我们结合使用线性均衡器和低复杂度人工神经网络（ANN）均衡器，在 250 米 UWOC 系统上实现了 1 Gbps 的数据传输。据我们所知，这是首次报道在超过 250 米水下传输中实现 Gbps 级别的 UWOC 实验演示。为了降低 ANN 均衡器的复杂度，首先应用线性均衡器以修剪 ANN 均衡器的输入大小。ANN 均衡器的最优输入大小确定为 9。ANN 架构由两个隐藏层组成，第一层有 10 个神经元，第二层有 1 个神经元。我们将所提出的基于 ANN 系统的性能与采用 Volterra 和线性均衡器的系统进行了比较。在 250 米 UWOC 上，使用组合的线性和 ANN 均衡器，1 Gbps 数据速率下的误码率（BER）降低至硬判决前向纠错（HD-FEC）门限以下。相比之下，基于线性均衡器和 Volterra 均衡器的系统分别实现了 500 Mbps 和 750 Mbps 的数据速率。
引用
@article{arxiv.2411.10674,
title = {Towards 250-m gigabits-per-second underwater wireless optical communication using a low-complexity ANN equalizer},
author = {Xiaohe Dong and Kuokuo Zhang and Caiming Sun and Jun Zhang and Aidong Zhang and Lijun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10674},
year = {2024}
}