深度循环神经网络对水下光信道的非线性补偿

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提出一种通过深度循环神经网络(DRNN)对水下光信道非线性进行补偿的方法,通过搭建的DRNN对水下光信道输出的非线性信号进行预测,根据预测结果控制水下光通信系统输出信号光强度的大小,从而实现对水下光信道非线性的补偿.补偿后接收光信号强度波动幅度仅为补偿前的10.81%,大幅降低了水下光信道非线性所带来的不利影响.
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