深度学习驱动的紫外光散射信道估计与优化技术

"本文介绍了一种基于深度学习的无线紫外光散射信道估计方法，旨在解决紫外光通信中因大气散射和湍流导致的码间串扰和传输衰减问题。通过利用差分进化算法优化深度神经网络（DNN），能够更精确地估计信道特性，并在接收端对传输损耗进行补偿。这种方法与传统的估计技术相比，如最小二乘估计和最小均方误差估计，在均方误差和误码率性能上都表现出显著的提升。同时，差分进化算法的应用也加速了网络的学习收敛速度和增强了全局优化能力。该方法在不同湍流强度的信道环境中具有良好的适应性和稳定性。" 本文探讨的核心知识点包括： 1. **紫外光通信**：紫外光通信是一种非直视无线通信方式，利用紫外光波段进行信息传输。由于紫外光在大气中传播时会受到大气散射和湍流的影响，导致严重的码间串扰和传输衰减，从而影响通信质量。 2. **信道估计**：在通信系统中，信道估计是获取信道特性的重要步骤，它有助于消除或减少码间干扰，提高信号接收的准确性。本文提出的方法针对紫外光通信中的特殊问题，提出了基于深度学习的信道估计方法。 3. **深度神经网络（DNN）**：DNN是一种人工神经网络，具有多层非线性变换，能够学习复杂的数据模式。在本文中，DNN用于估计紫外光散射信道的特性，其优化过程通过差分进化算法进行。 4. **差分进化算法**：差分进化算法是一种全局优化方法，能够有效地搜索解空间，找到全局最优解。在DNN训练过程中，该算法提高了网络的收敛速度和优化效果。 5. **性能比较**：文章对比了提出的深度学习方法与传统方法（如最小二乘估计和最小均方误差估计）的性能。结果显示，新方法在均方误差和误码率性能上有显著提升，表明其在信道估计上的优越性。 6. **环境适应性**：通过改变信道模型的湍流强度，证明了所提方法在不同大气湍流条件下的稳定性和适应性，显示了其在实际应用中的广泛潜力。 这项工作为无线紫外光通信提供了一种新的、高效的信道估计解决方案，利用深度学习和优化算法克服了大气散射和湍流带来的挑战，提升了通信系统的性能。