光通信研究
2024, 50(2): 22008801
1 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065
2 北京智芯微电子科技有限公司，北京 102200
【目的】电力线载波（PLC）通信系统采用基于帧突发的传输模式，由于PLC系统的收发信机之间存在载波频偏、PLC信道存在各种噪声以及时变特性，加之PLC系统没有专用参考信号，传统信道估计对PLC信道没有跟踪预测能力，进而造成PLC系统性能恶化。
【方法】文章针对现有问题，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络和去噪卷积神经网络（DnCNN）的去噪长短期记忆（DnLSTM）神经网络，并利用该DnLSTM神经网络进行了PLC信道估计。首先对DnLSTM神经网络进行离线训练再保存训练好的DnLSTM参数，之后将其部署到PLC系统中，加载训练完成的参数后再进行在线预测，得到PLC系统信道响应。在电力线系统仿真中，文章采用最小二乘法（LS）、最小均方误差（MMSE）算法以及DnLSTM神经网络进行信道估计，给出在高斯白噪声（AWGN）、组合噪声、色噪声和脉冲噪声条件下的仿真结果，同时调整了用于信道估计的前导符号数量并进行了对应的仿真。
【结果】仿真结果表明，DnLSTM神经网络进行信道估计的精度与采用的前导符号数量有关，采用4个前导符号进行信道估计，其估计精度优于LS，接近MMSE算法，并且DnLSTM神经网络具有很好的抵抗载波频偏以及信道时变的能力。当用于信道估计的前导符号越多时，低信噪比（SNR）情况下的PLC系统性能越好，高SNR情况下的PLC系统性能相似。
【结论】通过以上仿真可得出，基于LSTM和DnCNN的DnLSTM神经网络可以很好地估计存在频偏的PLC系统信道响应，可实时跟踪其变化。
电力线载波通信 信道估计 深度学习 长短期记忆神经网络 去噪卷积神经网络 PLC communication channel estimation deep learning LSTM neural network DnCNN 光通信研究
2024, 50(2): 22005801
重庆理工大学电气与电子工程学院，重庆 400054
针对自由空间光（FSO）通信无法进行视距传输的问题，在FSO链路中引入可重构智能表面（RIS）技术，并考虑射频（RF）链路中的同信道干扰（CCI）信号，提出一种CCI下RIS辅助FSO-RF混构系统研究方案。其中FSO链路和RF链路分别服从Gamma-Gamma分布和Rayleigh分布，在光电转换中继节点处采用译码转发协议，以减少噪声对信号的干扰。基于系统端到端瞬时信噪比的概率密度函数，推导了系统中断概率和平均误码率的闭合表达式，采用蒙特卡罗仿真验证了结果的准确性。研究结果表明，相较于传统的混合FSO/RF系统，RIS能明显提升系统的性能。另外，根据系统的分集顺序，得出系统的性能主要与FSO链路的衰落参数、光检测方式和指向误差有关。
光纤光学 可重构智能表面 同信道干扰 中断概率 平均误码率 译码转发协议
1 北京控制与电子技术研究所，北京 102300
2 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150001
3 哈尔滨工业大学郑州研究院，河南 郑州 450000
微波光子学频率测量技术利用光学结构和技术产生、操纵、传输和测量高速微波射频信号，将光子学的高带宽、高复用、低损耗与微波技术的高精细、灵活性和易调控等优势相融合，能够大幅提升现有动态频谱监测系统的性能，在电磁空间安全防护、雷达、高速通信等领域具有显著的优势和应用前景。本文概述了微波光子学频率测量技术的研究进展，对比了包括频谱分析型、功率映射型和信道型等3种微波光子学频率测量技术的测频速度、测频精度等关键指标，并论述了基于光学啁啾链瞬态受激布里渊散射效应的微波光子频率测量技术研究工作。
微波光子学 超快微波频率测量 频谱分析 功率频率映射 信道 光学啁啾链 激光与光电子学进展
2024, 61(1): 0112003
1 中国科学院空天信息创新研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室，北京 100094
2 中国科学院大学电子电气与通信工程学院，北京 100049
3 电子科技大学资源与环境学院，四川 成都 611731
提出一种成像前评价关联成像系统性能的方法，基于通信系统信道评价方法对观测矩阵进行分析，计算成像系统的信道容量，以信道容量来评价系统性能。对100幅成像场景、20种不同类型的观测矩阵以及2种重建算法进行成像仿真，并与成像重建后的图像质量评测效果进行对比分析。结果表明：本文在成像前对系统性能的评价结果与成像后的验证结果具有较好的一致性，当采样比例相同时，重构图像的均方差和信道容量对矩阵元素分布类型具有相同的依赖关系；当矩阵元素分布类型相同时，归一化信道容量和归一化反转均方差随采样次数变化的曲线具有很高的拟合程度，其拟合系数R2值普遍大于0.8。本文方法具有很强的适用性，其效果不随图像尺寸的变化而变化，能够广泛应用于常见的遥感场景。
成像系统 观测矩阵 采样比例 分布类型 信道容量 性能评价
空军预警学院雷达士官学校 湖北 武汉 430345
为了利用相同的资源传递更多的信息, 提出一种非对称可控密集编码方案, 非对称信道为5×2×2×2维的4粒子团簇态。方案有两个控制者, 一个控制者对粒子进行正交基测量, 通过控制测量角来控制信道的纠缠度; 另一个控制者进行投影测量, 作用是通过测量产生密集编码的量子信道, 同时也可以控制编码传输能否进行。信道产生后, 通过发送者的提纯、编码操作和接收者的测量操作, 实现可控密集编码。传输的平均信息量为4×(1+log25)α2。方案还将基于4粒子团簇态的可控非对称编码扩展到N×2×2×2维非对称信道, 证明了非对称编码具有很强的扩展性。研究发现, 非对称编码的信息量随信道非对称程度的提高而增大。
量子信息 可控密集编码 非对称信道 幺正变换 4粒子团簇态 quantum communication controlled dence coding non-symmetric channel unitary transformation four-particle cluster state 量子光学学报
2023, 29(4): 040401
1 四川师范大学, 数学科学学院 四川 成都 610066
2 四川师范大学, 数学科学学院 四川 成都 610066
量子失协(quantum discord)量化了量子系统之间的所有非经典关联, 在量子信息处理中起着重要的作用, 但其在噪声环境下会受到较大的影响。Pauli噪声是模拟环境噪声最基本的噪声信道。本文研究了三种常用记忆泡利信道(相位阻尼、比特翻转、退极化信道)下记忆参数ν对Werner态量子失协的影响。结果表明, 对于无记忆(ν=0)的三种泡利信道, 量子失协的优势随着噪声参数p的增大逐渐消失。在记忆泡利信道(ν>0)下, 量子失协随记忆参数ν的增大而增大。特别地, 当记忆参数ν=1时, 无论噪声参数p如何变化, 量子失协都达到其最大值。这将有助于Werner态在量子任务中抵抗环境的退相干作用。
量子失协 记忆泡利信道 Werner态 quantum discord memory Pauli channels Werner state 量子光学学报
2023, 29(3): 030802
1 华北理工大学 人工智能学院, 河北 唐山 063210
2 河北省工业智能感知重点实验室, 河北 唐山 06321
为了及时准确地识别和处理光路故障, 实现透明和实时的网络智能化管理, 针对光信道状态性能监测提出一种基于交叉递归图理论的光信道性能分析方法。首先, 该方法利用交叉递归图可视化邻近信道的状态参数分析影响信道的动力学特性; 然后, 通过定量分析方法来量化2个序列系统的同步特性。仿真结果表明, 光信道性能与邻近信道状态参数具有相似的动力学形态, 证实了其潜在的关联特性。
光纤与光网络 光信道传输质量预测 交叉递归图理论 光纤损伤 信道干扰 optical fiber and optical networks, optical channe
