支持向量机在四进制自由空间激光通信信号检测中的应用

"本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的四进制自由空间激光通信信号检测算法。该算法利用功率谱密度反演法模拟大气相位屏，结合Taylor冰冻流假设来仿真激光在大气湍流信道中的传播情况，并在接收端加入高斯白噪声。通过SVM，算法能够对四进制脉冲振幅调制(PAM-4)信号进行决策，且其性能与大气信道无关。SVM算法首先对接收数据进行分组和交叉验证，然后调整参数，通过多次二分类找到电平间的最优超平面，最终实现信号判决。实验结果显示，SVM检测算法的误码率低于双步盲检测法，在大气湍流较弱时，其性能可与最优边界检测法媲美，显示出SVM检测算法的优越性。关键词涉及大气光学、空间激光通信、SVM、大气湍流和谱密度反演法。" 本文介绍了一种应用于空间激光通信领域的信号检测新技术，即基于支持向量机(SVM)的检测算法，特别针对四进制脉冲振幅调制(PAM-4)信号。PAM-4是一种高效的数字调制技术，能在一个信号周期内传输两个比特信息，从而提高通信系统的数据传输速率。 在实际应用中，激光通信会受到大气环境的影响，特别是大气湍流。为了模拟这一现象，研究者使用功率谱密度反演法构建大气相位屏，结合Taylor冰冻流假设，来仿真激光载波在大气湍流信道中传播时的光场信号变化。在接收端，信号会叠加高斯白噪声，这增加了信号处理的复杂性。 支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习工具，尤其适用于分类问题。在这个系统中，SVM检测算法对经过模拟信道和噪声影响后的PAM-4信号进行决策。由于SVM算法的核心是寻找最优超平面，它能够在不同电平之间划分边界，因此能有效处理多电平调制信号的分类问题。SVM算法的另一个优势是它与特定信道模型无关，具备一定的通用性。 在实施过程中，SVM检测算法首先对接收的信号数据进行分组，并进行交叉验证，以确保算法的稳定性和准确性。然后，通过调整参数，算法能够在多次二分类中找到各个电平之间的最佳超平面。最终，根据这些超平面，SVM可以对信号进行判断，决定其实际的电平状态。 实验结果表明，SVM检测算法在误码率方面优于传统的双步盲检测法，特别是在大气湍流相对较弱的条件下，其性能接近最优边界检测法。这表明，SVM检测算法在应对大气影响的自由空间激光通信中具有较高的可靠性和有效性，有望成为未来空间激光通信领域的一个重要技术手段。