基于联合残差网络和Bottleneck Transformer的调制格式识别方法
Modulation format identification method based on joint residual network and Bottleneck Transformers作者机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212000
出 版 物：《光通信技术》 (Optical Communication Technology)
年 卷 期：2024年第48卷第3期
页 面：13-17页
学科分类：070207[理学-光学] 07[理学] 0702[理学-物理学]
基 金：江苏大学高级人才科研启动基金(16JDG023)资助
主 题：调制格式识别 深度学习 残差网络 信号传输 光信噪比
摘 要：针对未来光网络链路中的传输需求,提出一种基于联合残差网络(ResNet)和Bottleneck Transformer(BT)的调制格式识别(MFI)方法。该方法结合ResNet和BT对6种不同调制格式的信号进行识别,并应用OptiSystem和TensorFlow对其进行仿真。仿真结果表明:在较宽的光信噪比(OSNR)范围内,所提方法的准确率达到了99.72%,并且能够很好地应对传输损伤的影响;与其它深度学习方法相比,该方法性能显著提升。
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