Study on wavelet neural network based backbone optical channel estimate for internet of things

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

更新时间：2025-09-01

- Study on wavelet neural network based backbone optical channel estimate for internet of things
- Vol. 46, Issue 3, Pages: 368-374(2020)
- 作者机构：
  
  1. 1:江苏商贸职业学院电子与信息学院
  2. 2:江苏省物联网与视觉智能处理工程技术研究开发中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.03.017
  CLC：
- Published：2020
- 稿件说明：
移动端阅览
Study on wavelet neural network based backbone optical channel estimate for internet of things[J]. 2020, 46(3): 368-374.
DOI：

Study on wavelet neural network based backbone optical channel estimate for internet of things[J]. 2020, 46(3): 368-374. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.03.017.

传统的正交频分复用技术对正交性要求高且存在频谱资源的浪费

不适合大规模物联网接入5G网的应用场景

偏移正交幅度调制滤波器组多载波技术是该应用场景的一个解决方案

但该技术应用于40～100Gbps光纤主干网时存在固有干扰和光信道噪声的问题

为此提出了基于小波神经网络的物联网主干光信道估计方法。通过最小二乘法对光信道进行初步估计

基于估计的结果和布谷鸟搜索算法初始化小波神经网络的参数;通过伪逆运算动态更新网络的权重参数

从而对信道状态进行实时跟踪

保持较高的估计准确性。实验结果显示

估计方法的效果好于传统的最小二乘估计和最小均方误差估计。

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

No data

Related Author

No data

Related Institution

No data

⁰