Aird LSTM Brath Comhartha Neural-Bunaithe ar an Líonra Do Chumarsáid Sreang Optúil Hibrid Mhodhnaithe Níos Tapúla ná Nyquist

Coimriú:

Chun cruinneas aisghabhála comhartha a fheabhsú tar éis tarchur thar chainéal suaiteachta atmaisféarach, moltar modh braite comhartha atá bunaithe ar fhoghlaim dhomhain do chóras cumarsáide optúla modhnaithe gan sreang (OWC) hibrideach níos tapúla ná an Nyquist (FTN). Baineann sé leas as an líonra cuimhne gearrthéarmach fada (LSTM) sa líonra néaraíoch athfhillteach (RNN) chun fadhb idirspleáchais na siombailí cóngaracha a mhaolú. Ina theannta sin, déantar díchódóir aird LSTM a thógáil trí mheicníocht aire a úsáid, a fhéadfaidh easnaimh an LSTM traidisiúnta a mhaolú. Léiríonn na torthaí ionsamhlúcháin go bhfuil feidhmíocht ráta earráide giotán (BER) an líonra néarúil aird LSTM atá beartaithe 1 dB níos fearr ná feidhmíocht an líonra néarúil ais-iomadaithe (BP) agus go sáraíonn sé 2.5 dB i gcomparáid leis an meastachán seicheamh dóchúlachta uasta (MLSE). modh braite.

Is cineál líonra néarúil é líonra neural athfhillteach a fhéadfaidh tionchar a imirt ar an gcéad aschur eile trí thorthaí roimhe seo a ghlacadh. Úsáidtear líonraí néarúla den sórt sin go forleathan i bpróiseáil teanga nádúrtha, aithint cainte, próiseáil íomhá, agus imeachtaí sa todhchaí a thuar. Is é an buntáiste is mó a bhaineann le RNNanna ná a gcumas faisnéis ón am atá caite a stóráil agus a úsáid, rud a fheabhsaíonn cruinneas agus cobhsaíocht.

Tuigeann an líonra néarach athfhillteach stóráil agus úsáid faisnéise trí chuimhne. Nuair a chuirtear faisnéis ar aghaidh ón gciseal ionchuir go dtí an líonra néarúil, déanann na néaróin an fhaisnéis a stóráil agus a chur ar aghaidh chuig an gcéad néarón eile. Éiríonn an próiseas timthriallach seo ina struchtúr fáinne a chinneann aschuir nua. Ní hamháin go mbreathnaítear i ndearadh an líonra néaraigh athfhillteach seo ar ionchuir nua don líonra ach freisin ar na rianta a d’fhág gach ionchur roimhe seo.

Léiríonn cuimhne an líonra néaraigh athfhillteach go hiomlán freisin bealach smaointeoireachta an duine. Tá an inchinn daonna in ann breithiúnais réasúnta a dhéanamh freisin trí chuimhne agus trí thuairimíocht ar fhaisnéis stairiúil. Seo freisin an chaoi a n-oibríonn líonraí neural athfhillteacha. Tá ról mór ag faisnéis stairiúil sa phróiseas smaointeoireachta daonna, rud a ligeann dúinn imeachtaí a thabhairt chun cuimhne i gceart agus fadhbanna a réiteach. Tá sé seo comhsheasmhach le prionsabal dearaidh líonraí neural athfhillteach.

Mar sin, is féidir linn a mheas go bhfuil cuimhne dhearfach ríthábhachtach do smaointeoireacht an duine agus d'oibriú líonraí neural athfhillteach. Is féidir le cuimhne mhaith cabhrú linn fadhbanna a réiteach níos fearr agus clú agus ádh a fháil. Is féidir le líonraí neural athfhillteach an fhaisnéis go léir a fhoghlaim agus a mheabhrú i méideanna móra sonraí, ag cabhrú le daoine treochtaí sa todhchaí a thuar agus tascanna casta a bhaint amach. Ar an mbealach seo, ní hamháin gur féidir le cuimhne líonraí néaracha athfhillteacha ár gcaighdeán maireachtála a fheabhsú ach freisin luach níos mó tráchtála agus eolaíoch a thabhairt dúinn. Is féidir a fheiceáil go gcaithfimid ár gcuimhne a fheabhsú, agus is féidir le Cistanche deserticola cabhrú go mór linn ár gcuimhne a fheabhsú toisc gur ábhar íocshláinte traidisiúnta Síneach é Cistanche deserticola a bhfuil go leor éifeachtaí uathúla aige, agus is é ceann acu cuimhne a fheabhsú. Tagann éifeachtúlacht na feola mionaithe ó éagsúlacht de chomhábhair ghníomhacha atá ann, lena n-áirítear aigéad carbocsaileach, polaisiúicrídí, flavonoids, etc. Is féidir leis na comhábhair seo sláinte inchinne a chur chun cinn trí bhealaí éagsúla.

Cliceáil fios forlíontaí chun cuimhne a threisiú

Eochairfhocail:

Níos tapúla ná Nyquist; líonra neural; modhnú hibrideach; meicníocht aire; cumarsáid optúil gan sreang.

1. Réamhrá

I gcomparáid le cumarsáid minicíocht raidió traidisiúnta (RF), tá na buntáistí a bhaineann le cumas ardchórais, díolúine trasnaíochta, dea-shlándáil, solúbthacht agus tógáil tapa, agus costas íseal [1] ag OWC. Mar sin féin, bíonn tionchar ag suaiteacht an atmaisféir, ag ionsú atmaisféarach, ag scaipeadh agus ag athraonta ar tharchur na gcomharthaí optúla gan sreang. Tá sé deacair don ghlacadóir comhartha cruinn a fháil leis an athrú ar an tairiseach struchtúir athraonta-innéacs de bharr éagsúlacht randamach i dteocht agus brú an atmaisféir. Moladh an teicníc modhnú chéim aimplitiúid saor ó iompróir il-bhanda (CAP) i [2] chun cumas an chórais agus úsáid banna minicíochta OWC a fheabhsú faoin gcainéal suaiteachta atmaisféir Gáma-Gamma. Léiríonn na torthaí turgnamhacha go bhfuil an t-aistriú céime cúitithe go maith agus go bhfuil an trasnaíocht idir-siombail (ISI) faoi chois go héifeachtach ag baint úsáide as an algartam il-modulus (MMA). Mar sin féin, chun tarchur saor ó ISI a bhaint amach i gcórais chumarsáide digiteacha, ní mór don ráta siombaile critéar Nyquist a leanúint. Cuireann sé seo teorainn le feabhas breise ar éifeachtúlacht speictreach an chórais OWC.

I 1975, chruthaigh Mazo go bhféadfaí rátaí tarchurtha níos airde a bhaint amach trí úsáid a bhaint as teicneolaíocht FTN [3]. Mar sin féin, tugann FTN isteach ISI chun éifeachtúlacht speictreach a bhaint amach, rud a mhéadaíonn an deacracht a bhaineann le comhartha a bhrath. Le blianta beaga anuas, dhírigh staidéir ar FTN go príomha ar halgartaim braite samhail-tiomáinte. Tá feidhmíocht mhíshásúil ag halgartaim braite, amhail an t-algartam braite líneach bunaithe ar mheastachán earráide cearnach meánach (MMSE) [4], náid-fhórsa (ZF), algartam a posteriori uasta (MAP) [5], agus algartam braite neamhlíneach do Comharthaí FTN le fachtóir luasghéaraithe ard agus tá an chastacht cur chun feidhme thar a bheith ard. Suimiúil go leor, an fheidhmíocht FTN algartam braite comhartha bunaithe ar fhoghlaim dhomhain (DL) outbalances na halgartaim samhail-tiomáinte traidisiúnta [6]. In [7], déantar DL a imscaradh ag trasghlacadóir córais FSO le haghaidh cúitimh maidir le suaiteacht an atmaisféir. Léiríonn sé seo gur féidir le húsáid DL in OWC feidhmíocht níos fearr a bhaint amach le castacht níos ísle.

Chun deireadh a chur le castacht ard na meastachán cainéal de bharr an easpa inathraitheacht aistriúcháin ar an maitrís chomhathraitheas, Neumann David et al. d’fhostaigh sé MMSE agus líonraí néaracha comhraonta (CNNanna) chun an easnamh seo a chúiteamh [8]. Tá Yang Y et al. molta modh meastacháin fading cainéal dé-roghnach bunaithe ar líonraí neural domhain (DNNs) le haghaidh meastachán cainéal [9]. Comhcheanglaíonn sé oiliúint as líne agus foghlaim ar líne chun meastachán cainéil sár-réiteach ardchruinneas a bhaint amach ag DNN. Ar an láimh eile, is minic a úsáidtear teicneolaíocht cothromaithe cainéal chun deireadh a chur leis an ISI chun cáilíocht na comhartha a fheabhsú [10,11]. Ó thaobh DL de, is féidir breathnú ar chothromú cainéal mar an fhadhb maidir le conas na siombailí tarchurtha a aisghabháil chomh cruinn agus is féidir ó na siombailí a fuarthas. Is féidir an modúl DL a mheas mar "bhosca dubh", atá díchódaithe ag an líonra néarúil ag an nglacadóir, rud a fhágann dímodú an chomhartha tarchurtha a bhaint amach. Liang S. et al. córas turgnamhach de FTN difreálach a chur ar bun chun cumarsáid solais infheicthe a réamhchódú ag baint úsáide as modhnú CBT [12]. Déanann sé an t-algartam díchódaithe a bharrfheabhsú tríd an modh DL agus fíoraíonn sé indéantacht DL sa chóras FTN-FSO.

Mar fheabhsú ar RNN, mhol Hochreiter agus Schmhuber an líonra LSTM i 1997 agus tá sé in úsáid i go leor réimsí [13]. Tugadh isteach gréasán néarúil domhain gearrthéarmach fadtéarmach (CLDNN) conbhlóideach i [14], a bhaineann leas as nádúr comhlántach CNN agus LSTM chun ailtireachtaí CNN agus LSTM a chomhcheangal i líonraí néaracha doimhne. Mhol údair [15] RNN ar a dtugtar cuimhne gearrthéarmach déthreorach (Bi-LSTM) chun gné ISI a tugadh isteach i gcomharthaíocht FTN a thréithriú. Ina theannta sin, cuireann sé síos ar straitéis "SNR neamhréir" chun an tacar sonraí oiliúna a thógáil a chuideoidh go héifeachtach le rófheisteas a chosc. Ar an láimh eile, baineadh úsáid as cineálacha éagsúla cur chuige DL chun dul i ngleic leis na fadhbanna sa chumarsáid gan sreang agus chun conclúidí luachmhara a bhaint amach. Tá staidéar déanta ag Biao Gong ar theicneolaíocht demodulation CNN i gcumarsáid léasair atmaisféarach móiminteam fithiseach (OAM) [16].

Léiríonn Siying Mao go bhfuil roinnt buntáistí ag RNN agus LSTM maidir le comharthaí ailiasaithe a dhíchódú trí thurgnaimh i [17]. Chun feidhmíocht an líonra a fheabhsú tuilleadh agus na gnéithe is idirdhealaitheacha a roghnú, tugtar meicníocht aird isteach sa líonra chun na spleáchais idir gnéithe a iniúchadh. Mhol údair [18] líonra dé-aird (DANet) le meicníocht féin-aire chun feabhas a chur ar idirdhealaitheach na n-uiríll gné le haghaidh deighilt radharc, ina bhfuil modúl aire suímh molta chun idirspleáchas spásúil gnéithe agus cainéal aird a fhoghlaim. Tá an modúl deartha chun idirspleáchas cainéal a shamhaltú. Feabhsaíonn sé an deighilt go suntasach trí spleáchais shaibhre comhthéacsúla a shamhaltú thar ghnéithe áitiúla. I gcomhdháil IEEE ICAIT 2022, mholamar líonra néarúil BP chun feidhmíocht BER maidir le braite comhartha a chur chun cinn i gcainéal atmaisféarach [19]. Tá na buntáistí a bhaineann le cumas ard féinfhoghlama agus cumas féin-oiriúnaitheach ag líonra néarúil BP. Is féidir leis na rialacha mapála idir sonraí ionchuir agus aschuir a fhoghlaim le linn an phróisis oiliúna agus na rialacha sin a mheabhrú go hoiriúnaithe trí úsáid a bhaint as na meáchain líonra. Mar sin, is lú an tionchar atá ag an bhfachtóir luasghéaraithe agus ag an bhfachtóir rolladh as ar an líonra néarúil, rud a chinntíonn úsáid speictrim an chórais ag ráta FTN.

Mar sin féin, déantar dearmad ar fhaisnéis seicheamh i líonraí neural BP. Mar sin, bainimid úsáid as líonra neural LSTM agus meicníocht aire chun an fhadhb a bhaineann le dearmad a dhéanamh ar fhaisnéis seicheamh a shárú. Sa lá atá inniu ann, tá an mheicníocht aird ina mhodh próiseála sonraí coitianta i réimse DL agus úsáidtear go forleathan é i dtascanna DL éagsúla, mar shampla próiseáil teanga nádúrtha, aithint íomhá, agus aithint cainte. Ní hamháin go laghdaítear paraiméadair an ghréasáin ach feabhsaítear cumhacht idirdhealaitheach na ngnéithe trí ghnéithe a chur le chéile trí mheáchan níos mó a shannadh do roinnt gnéithe 'suntasacha'. Mar sin, tugtar an mheicníocht aird isteach sa líonra LSTM chun díchódóir aird LSTM a thógáil chun córas FTN OWC modhnaithe hibrideach modhnú suíomh bíge (PPM) agus eochair-athrú céime (QPSK) a bhrath chun feidhmíocht an chórais a fheabhsú agus éifeachtacht speictrim á chinntiú. .

2. Múnla an Chórais

Go traidisiúnta, glactar go forleathan le modhnú déine/brath díreach bunaithe ar scéim eochrach as feidhm (OOK) in OWC mar gheall ar a chur i bhfeidhm éasca agus a chostas níos ísle [20]. Ag cur san áireamh feidhmíocht íseal BER agus éifeachtacht speictrim OOK, measadh PPM a úsáid i gcumarsáid OWC. I gcomparáid le OOK, tá méadú mór ar úsáid fuinnimh. Ina theannta sin, tá tréithe úsáide speictrim ard agus frith-chur isteach láidir ag QPSK modhnaithe [21]. Dá bhrí sin, is féidir le chéile an PPM agus QPSK feabhas a chur ar an ráta tarchurtha sonraí agus ar iontaofacht an chórais [22,23].

Léiríonn Fíor 1 scéimreach an chórais OWC modhnaithe hibrideach 4PPM agus QPSK le teicneolaíocht FTN. Déantar na sonraí úsáideora tar éis an ionchódóra Gray a mhapáil ar dtús i 4PPM agus QPSK, faoi seach. Ina dhiaidh sin, déantar an comhartha QPSK a luchtú isteach i sliotán ama an chomhartha 4PPM chun an comhartha modhnaithe hibrideach 4PPM-QPSK a fhoirmiú. Ina dhiaidh sin, seoltar an comhartha formáidithe 4PPMQPSK chuig an scagaire múnlaithe FTN le haghaidh foirmiú comhartha FTN. Ina dhiaidh sin, tar éis comhshó digiteach go hanalógach (DAC), seoltar na sonraí isteach sa chainéal atmaisféarach. Ag deireadh an ghlacadóra, déantar an comhartha optúil a tharchuirtear thar an gcainéal atmaisféarach a bhrath ar dtús le fóta-óid (PD) agus ansin seoltar é le haghaidh comhshó analógach go digiteach (ADC), scagadh comhoiriúnaithe, agus sampláil. Ina dhiaidh sin, seoltar an comhartha chuig an modúl DL le haghaidh aisghabháil sonraí.

3. Díchódóir Airde LSTM

Is brainse tábhachtach de DL é RNN is féidir a úsáid ní hamháin chun sonraí sraith ama a phróiseáil ach freisin chun díriú ar uainiú an mhúnla gné. Ina theannta sin, tá sé úsáideach chun sonraí seicheamh a phróiseáil i gcás ina mbíonn tionchar ag an ionchur tosaigh ar an aschur taobh thiar [24]. Mar sin féin, tá fadhbanna ann maidir le héalú grádáin agus pléascadh grádáin le leathnú na hamlíne i RNN traidisiúnta. Tarlaíonn an cealú grádán mar gheall ar fheidhm Sigmoid. De ghnáth úsáidtear an fheidhm Sigmoid sa chiseal aschuir, ach tá díorthach na feidhme seo idir 0 go 0.25. Nuair a úsáidtear an algartam BP chun an grádán a ríomh, laghdófar grádán gach sraithe go 1/4 den bhunleagan. Má tá go leor sraitheanna líonra ann, beidh an grádán beag. Is gá luach an mheáchain líonra tosaigh a shocrú níos mó ná 1 chun an feiniméan seo a sheachaint, ach beidh pléascadh grádán mar thoradh air [25]. Mar sin, tá teorainneacha móra aige maidir le sonraí sraithe fad-ama a thuar. I bhFíor 2 taispeántar an léaráid den líonra RNN neamhfhillte feadh na líne ama.

Chun na fadhbanna atá ann cheana féin in RNN a réiteach, tá sé beartaithe ag líonra LSTM an fhadhb spleáchais fhadtéarmach uileláithreach sa líonra a réiteach, a bhfuil sé cruthaithe go bhfuil sé éifeachtach chun an t-imeacht grádán agus na fadhbanna pléascadh grádáin de bharr RNN a réiteach [24]. Is é an difríocht is mó idir LSTM agus RNN ná nach bhfuil ach stát amháin ag RNN taobh istigh de struchtúr athfhillteach amháin, cé go bhfuil ceithre stát ag LSTM agus tá gach struchtúr comhdhéanta de gheata ionchuir, déan dearmad ar gheata, geata aschuir, agus stát cille. Taispeántar léaráid an líonra LSTM i bhFíor 3. ⊗ seasann iolrú na n-eilimintí veicteora agus ⊕ seasann suimiú dúile veicteoirí. Ní osclaíonn agus ní iomadaíonn na geataí ionchuir agus aschuir comharthaí ach amháin nuair a bhíonn gá le faisnéis roimhe seo. Ar an mbealach seo, is féidir an fhaisnéis roimhe seo a shábháil go roghnach. Is é feidhm an gheata dearmad ná an earráid a fháil ón aonad cuimhne agus "dearmad" a dhéanamh ar an luach atá stóráilte san aonad cuimhne nuair is gá, chun rialú meáchain an líonra a bhaint amach.

Tá líonraí RNN agus LSTM araon deartha chun an fhadhb a bhaineann le sraitheanna fada ama a láimhseáil. Mar sin féin, déanfaidh an líonra dearmad ar an bhfaisnéis úsáideach a bhí ann roimhe seo toisc go bhfuil geata dearmad ann nuair a dhéileálann LSTM leis an bhfadhb pléascadh grádáin. Cuireann sé seo isteach ar éifeacht na hoiliúna fadsheichimh agus ar fheidhmíocht an chórais. Go fortunately, is réiteach iontach é an meicníocht aird ar an bhfadhb seo [26]. I measc na n-athruithe ar mheicníochtaí aird tá aird ilcheann, aird chrua, aird struchtúrtha, agus aird phéire eochairluacha [27]. Úsáideann aird ilcheann ceisteanna iolracha chun ríomh i gcomhthráth chun ilphíosaí faisnéise a roghnú ón ionchur. Díríonn gach aird ar chuid eile den ionchur. Is féidir aird chrua a chur i bhfeidhm ar dhá bhealach. Is é ceann amháin an fhaisnéis ionchuir leis an dóchúlacht is airde a roghnú. Rud eile is ea an dáileadh aird a shampláil go randamach. Is éard atá i gceist le haird struchtúrtha faisnéis a bhaineann leis an tasc a phiocadh ón ionchur. Úsáideann aird beirte eochairluacha formáid eochairluacha péire chun faisnéis ionchuir a léiriú, ina n-úsáidtear “eochair” chun an dáileadh aird a ríomh agus ina n-úsáidtear “luach” chun an fhaisnéis roghnaithe a ghiniúint. Ag cur san áireamh a fheidhmíocht den scoth, úsáidtear an mheicníocht aird péire eochairluacha inár dtogra chun an díchódóir aird LSTM a dhéanamh, agus is féidir é a úsáid chun na comharthaí hibrideach FTN a fhaightear a phróiseáil. Tá léaráid an díchódóra aird LSTM léirithe i bhFíor 4.

4. Anailís Insamhladh

Braitheann méid an tacair sonraí oiliúna nó tástála ar chastacht an chórais agus an algartam DL. D’fhéadfadh drochfheidhmíocht braite a bheith mar thoradh ar úsáid tacar sonraí beag mar ní bheadh ​​an tsamhail in ann tréithe éagsúla an chórais a fhoghlaim go hiomlán. Ina theannta sin, d'fhéadfadh castacht ríomhaireachta mhéadaithe a bheith mar thoradh ar úsáid a bhaint as tacar sonraí mór [30]. Mar sin, déantar roinnt ionsamhlúcháin chun an méid tacar sonraí oiriúnach agus na paraiméadair a d'fhéadfadh an fheidhmíocht BER is fearr a thairiscint a chinneadh. Ba chóir a thabhairt faoi deara go bhfuil tionchar ag an algartam DL féin ar chruinneas an líonra neural, a bhfuil ról tábhachtach aige maidir le roinnt fadhbanna neamhlíneacha a réiteach. Dá bhrí sin, ní mór a fheidhmíocht agus a stóinseacht a mheas. Gan caillteanas ginearáltachta, cuirtear roinnt paraiméadair choitianta san áireamh. Tá na paraiméadair a úsáidtear san insamhalta liostaithe i dTábla 1.

Léiríonn Tábla 2 cruinneas an líonra faoi rátaí foghlama éagsúla. Teastaíonn ráta cuí foghlama ó chóras bailíochtaithe. Má tá an ráta foghlama ró-mhór, ní féidir leis an líonra le chéile, agus má tá sé ró-bheag, beidh an líonra le chéile go han-mhall nó a bheith in ann a chríochnú foghlama. Ina theannta sin, d’fhéadfadh go n-athródh an líonra ó tearcfheistíocht go rófheisteas de réir mar a mhéadaíonn an ráta foghlama [31]. Is léir ón tábla go bhfuil an fheidhmíocht is fearr ag 0.002.

Príomhphointe eile is ea roghnú na sraitheanna ceilte. Tá feiniméin tearcfheistithe nó rófheistithe mar thoradh ar líon íseal nó ard de shraitheanna ceilte [31]. Taispeántar an gaol idir líon na sraitheanna i bhfolach agus an cruinneas i dTábla 4. Méadaíonn an cruinneas de réir a chéile le líon na sraitheanna i bhfolach agus laghdaítear nuair a shroicheann sé luach áirithe. Ina theannta sin, fuair staidéir i [32,33] go bhfuil méadú suntasach ar chastacht ríomhaireachtúil agus rófheisteas mar thoradh ar líon méadaithe na sraitheanna ceilte. Is féidir cúiseanna rófheistithe a roinnt i dtrí chatagóir [34]. Is é an chéad cheann tacar sonraí beag de shamplaí oiliúna nach féidir leis na cásanna foriomlána féideartha a léiriú.

Is é an toradh a bheidh air seo ná tuar nach bhfuil chomh cruinn céanna ar an ngréasán oilte. Dá bhrí sin, ba cheart go gcumhdódh an tacar sonraí oiliúna gach cineál sonraí a oiread agus is féidir. Is líonra é an dara ceann nach féidir leis an ngaol idir ionchur agus aschur a mheas go cruinn mar gheall ar an iomarca trasnaíochta ar shonraí oiliúna. Is é an tríú ná castacht ard an líonra. Faoi na himthosca, ba cheart dó go leor paraiméadair a phróiseáil chun a chur ar chumas an líonra gach sonraí a fheistiú go beacht sa tacar sonraí oiliúna. Mar thoradh air sin, ní féidir leis an líonra oilte ginearálú chuig an tacar sonraí tástála. Dá bhrí sin, tá an líon cuí sraitheanna i bhfolach ríthábhachtach d'fheidhmíocht an chórais. Léiríonn na torthaí turgnamhacha insamhalta i dTábla 5 go bhfuil an fheidhmíocht braite is fearr ag an gcóras nuair is é 8 líon na sraitheanna i bhfolach.

Taispeántar an chomparáid idir cruinneas líonra LSTM agus líonra aird LSTM i dTábla 5. Tá cruinneas líonra aird LSTM i bhfad níos airde ná mar atá sa líonra LSTM.

Is eol go maith gur fachtóirí atmaisféaracha iad báisteach, sneachta, flichshneachta, ceo, Clear, truailliú, agus mar sin de, a mbíonn tionchar acu ar na léasacha léasair. Tá a láithreacht ina chúis le machnamh, athraonadh, scaipeadh agus maolú ar chomharthaí optúla. Tá sé cruthaithe go leanann suaiteacht an atmaisféir an dáileadh Gáma-Gamma, agus is féidir déine suaiteachta lag, measartha agus láidir a chur in iúl le tairiseach struchtúr athraonta-innéacs C 2 n=2 × 10− 18, C 2 n=2 × 10−15, agus C 2 n=2 × 10−12, faoi seach [35] Taispeántar i bhFíor 6 cuair na ndéine éagsúil suaiteachta atmaisféarach i gcoinne BER, áit a bhfuil an Is é fachtóir rolladh as 0.6, τ=0.8, agus is é 500 m an fad tarchurtha. Is léir ón bhfigiúr go bhfuil feidhmíocht BER ag feabhsú de réir a chéile leis an laghdú ar dhéine na suaiteachta. Nuair a bhíonn BER=3.8 × 10−3, tá feidhmíocht BER na suaiteachta lag thart ar 2 dB agus 5 dB níos fearr ná an suaiteacht mheasartha agus láidir, faoi seach.

Léiríonn Fíor 7 tionchar fachtóir rolladh as an scagaire múnlaithe FTN ar BER le díchódóir difriúil, áit a bhfuil an fachtóir luasghéaraithe 0.8. Mar a léirítear i bhFíor 7a, nuair a bhíonn BER=10−4, cuireann an díchódóir aird LSTM feabhas thart ar 1 dB ar fheidhmíocht BER i gcomparáid leis an algartam BP. Léiríonn Fíor 7b go bhfeabhsaítear feidhmíocht BER de thart ar 2.5 dB leis an díchódóir aird LSTM i gcomparáid leis an algartam MLSE nuair a bhí BER=10−4. Dá bhrí sin, tá aird LSTM tairbheach chun feidhmíocht BER a fheabhsú i gcomparáid leis an díchódóir traidisiúnta.

Léiríonn Fíor 8 tionchar an fhachtóra luasghéaraithe ar fheidhmíocht BER an chórais. Nuair is 10−4 an BER agus nuair a laghdaítear an fachtóir luasghéaraithe ó 1 go 0.9 agus 0.8, laghdaítear feidhmíocht BER thart ar 2 dB agus 4 dB, faoi seach. Nuair is 10−3 an BER agus nuair a laghdaítear an fachtóir luasghéaraithe ó 1 go 0.9 agus 0.8, tagann laghdú ar fheidhmíocht BER faoi thart ar 1 dB agus 4.5 dB, faoi seach. Is féidir a chonclúid ón bhfigiúr go dtagann laghdú tapa ar chuair BER de réir mar a thagann laghdú ar an bhfachtóir luasghéaraithe. Mar sin féin, faoin mbonn an éifeachtúlacht speictrim a fheabhsú, is féidir leis an gcóras fós a chinntiú go bhfuil dea-chaighdeán cumarsáide nuair is é an fachtóir luasghéaraithe 0.8. Dá bhrí sin, tá an togra tairbheach chun feidhmíocht an chórais a fheabhsú.

Chun buntáistí an mhodha atá beartaithe a léiriú tuilleadh, mar a léirítear i dTábla 6, déantar comparáid idir am reatha líonra aire LSTM agus líonra BP.

Tá an chastacht ama ceangailte le forghníomhú crua-earraí agus folaíonn sé líon na n-oibríochtaí is gá, líon na n-eilimintí atá le próiseáil, agus fad an chosáin is gá chun oibríocht a chríochnú. Tá na turgnaimh insamhalta curtha i bhfeidhm ag Matlab 2018a agus Pycharm 2021.3.2. Úsáidtear GPU glúine NVIDIA GeForce RTX 3050 mar an ardán tástála. Sa phróiseas oiliúna, gintear 50,000 sonraí go randamach, a n-úsáidtear 80% díobh mar thacar sonraí oiliúna agus úsáidtear an 20% eile mar thacar sonraí tástála. Tá feidhmíocht níos fearr ag líonra aire LSTM ná líonra BP. Tá sé seo amhlaidh toisc go bhfuil luas cóineasaithe an líonra néaraigh BP mall.

6. Conclúidí

Sa pháipéar seo, moltar díchódóir aird LSTM chun comhartha hibrideach a bhrath, an córas modhnaithe 4PPM-QPSK-FTN OWC. Is féidir le gréasán aird LSTM na fadhbanna a bhaineann le héalú grádáin, pléascadh grádáin, agus idirspleáchas idir siombailí cóngaracha a mhaolú. Léiríonn an insamhalta turgnamhach go bhfuil feidhmíocht braite comhartha den scoth ag ár dtogra do chomharthaí FTN modhnaithe hibrideach. Is féidir an comhartha faighte a thuar go cruinn agus é a dhíchódú go tapa agus i gceart. Mar sin, is féidir leis an scéim feidhmíocht BER a fheabhsú go héifeachtach ar bhonn éifeachtúlacht speictrim a chinntiú.

Ranníocaíochtaí Údair:

Coincheapú, MC, RY, JX, agus HW; Modheolaíocht, MC, HW, agus RY; Bailíochtú, MC, RY, agus JX; Imscrúdú, JX, agus KJ; Acmhainní, RY, agus JX; Coimeád sonraí, JX; Scríbhneoireacht - dréacht-ullmhú bunaidh, JX, agus RY; scríbhneoireacht — athbhreithniú agus eagarthóireacht, MC, HW, RY agus KJ; Amharcléiriú, RY, agus HW; Maoirseacht, MC, agus HW; Riar an tionscadail, MC Tá an leagan foilsithe den lámhscríbhinn léite agus aontaithe ag na húdair go léir.

Maoiniú:

Maoiníodh an taighde seo ag Clár NSFC (62265010, 61875080, 62261033) agus Fondúireacht Eolaíochta Nádúrtha Chúige Gansu, an tSín (20JR5RA472).

Ráiteas an Bhoird Athbhreithnithe Institiúideach:

Neamhbhainteach.

Ráiteas Toilithe Feasach:

Neamhbhainteach.

Ráiteas Infhaighteachta Sonraí:

Níor thuairiscigh an staidéar aon sonraí.

Buíochas:

Admhaímid go buíoch cúnamh Rui Wang chun an clár a ullmhú agus a dhífhabhtú. Gabhaimid buíochas freisin le Yan Qiu agus Hongtao Zhou as a gcabhair leis an scríbhneoireacht Bhéarla agus sonraí.

Coinbhleachtaí Leasa:

Ní dhearbhaíonn na húdair aon choinbhleacht leasa.

Tagairtí

1. Ke, XZ; Jing, YK Brath íomhá léasair i bhfad-réimse le húsáid faoi shuaitheadh ​​an atmaisféir. Diúltaigh. Eng. 2020, 59, 016103. [CrossRef]

2. Wu, P. ; Ke, X.; Li, M. ; Zhang, Q. Turgnamh feidhmíochta agus cothromaíochta ar chóras modhnú ilbhanda CBT i gcumarsáid optúil gan sreang. Diúltaigh. Cumann. 2019, 434, 128–135. [CrossRef]

3. Mazo, J. Comharthaíocht níos tapúla ná mar a bhíonn nyquist. Córas Bell. Teic. J. 1975, 54, 1451–1462. [CrossRef]

4. Bahl, ó dheas; Coileach, J. ; Jelinek, F.; Raviv, J. Cóid líneacha a dhíchódú is fearr chun ráta earráide siombailí a íoslaghdú. IEEE Tras. Inf. Teoiric 1974, 20, 284–287. [CrossRef]

5. Matar, MO; Jana, M.; Mitra, J. ; Lampa, L. ; Lios, M.; Soc, IC A Cothromóir Uasta-a-Posteriori Turbo le haghaidh Feidhmchláir níos tapúla ná mar a bhaineann le Nyquist. In Imeachtaí an 28ú Siompóisiam Idirnáisiúnta IEEE ar Mheaisíní Ríomha Chustaim In-Rláraithe Allamuigh (FCCM), Fayetteville, AR, SAM, 3–6 Bealtaine 2020; lgh 167–171.

6. Cococcioni, M. ; Rossi, F.; Rufaldi, E.; Saponara, S.; de Dinechin, BD Uimhríocht Úrscéal i Líonraí Neural Deep Próiseáil Comhartha le haghaidh Tiomána Uathrialach: Dúshláin agus Deiseanna. Próiseas Comhartha IEEE. Mag. 2021, 38, 97–110. [CrossRef]

7. Amirabadi, MA; Kahaei, MH; Nezamalhosseni, SA Algartaim foghlama domhain ar chastacht íseal chun suaiteacht an atmaisféir a chúiteamh sa chóras cumarsáide optúla spáis saor. IET Optoelectron. 2022, 16, 93–105. [CrossRef]

8. Li, S. ; Yuan, W.; Yuan, J.; Bai, B. ; Ng, DWK; Hanzo, L. Fearann ​​ama vs. cothromú minicíochta-fearainn le haghaidh comharthaíochta FTN. IEEE Tras. veh. Teicneol. 2020, 69, 9174–9179. [CrossRef]

9. Yang, Y.; Gao, F.; Ma, X. ; Zhang, S. Meastachán cainéal bunaithe ar fhoghlaim dhomhain le haghaidh bealaí fading atá roghnach faoi dhó. Rochtain IEEE 2019, 7, 36579–36589. [CrossRef] 10. Huang, H.; Yang, J.; Huang, H.; Amhrán, Y.; Gui, G. Foghlaim dhomhain maidir le meastachán cainéal sár-réiteach agus córas ollmhór MIMO bunaithe ar mheastachán DOA. IEEE Tras. veh. Teicneol. 2018, 67, 8549–8560. [CrossRef]

11. Hu, F. ; Holguin-Lerma, JA; Mao, Y. ; Zou, P.; Sheáin, C. ; Ng, TK; Óoi, BS; Chi, N. Léiriú ar chothromóir líonra néarúil ilchineálach cuimhne ísealchabhrach le haghaidh cumarsáide solas infheicthe CBT le dé-óid sár-luminescent. Opto-Leictreon. Adv. 2020, 3, 4–14. [CrossRef]

12. Liang, S. ; Jiang, Z.; Qiao, L.; Lu, X. ; Chi, N. Córas cumarsáide solais infheicthe modhnú réamhchódaithe CBT atá níos tapúla ná an Nyquist bunaithe ar réamhshaobhadh tábla neamhlíneach breathnú suas. IEEE Photonics J. 2018, 10, 7900709. [CrossRef]

13. Hochreiter, S. ; Schmhuber, J. Cuimhne fada gearrthéarmach. Ríomhaire Neural. 1997, 9, 1735–1780. [CrossRef]

14. Sainath, TN; Fíniúnacha, O.; Sinsear, A. ; Sak, H. Cuimhne chomhtháite, gearrthéarmach fada, líonraí néaracha domhain nasctha go hiomlán. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE 2015 ar Fhuaimíocht, Próiseáil Urlabhra agus Comharthaí (ICASSP), South Brisbane, An Astráil, 19–24 Aibreán 2015; IEEE: Piscataway, NJ, SAM, 2015; lgh 4580–4584.

15. Lai, S. ; Li, M. Comhionannú Cuidithe le Líonra Néarach Athfhillteach le haghaidh Comharthaíochta FTN. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE ar Chumarsáid (IEEE ICC)/Ceardlann ar NOMA le haghaidh 5G agus Beyond, Electr Network, Baile Átha Cliath, Éire, 7–11 Meitheamh 2020.

For more information:1950477648nn@gmail.com