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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于可见光通信技术领域，具体涉及一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，该方法包括：将接收到的PAM信号输入到基于GSN的非线性均衡模块中进行非线性补偿得到补偿后的PAM信号，再通过PAM解映射把补偿后的PAM信号转变为二进制信号；基于GSN的非线性均衡模块由辅助分类器网络和分类器网络组成；辅助分类器网络主要对接收的数据进行特征映射；分类器网络为一个多分类器，通过分类方法得到补偿后的PAM信号电平；本发明中2个网络参数的更新会受彼此的影响，最终达到动态的平衡，防止了系统过拟合现象的出现，降低了误码率，提高了系统的传输速率。

主权项：1.一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，包括：物理层点对点接收信号，并将接收到的信号输入到基于GSN的非线性均衡模块中进行非线性补偿，得到补偿后的PAM信号；通过PAM解映射把补偿后的PAM信号转变为二进制信号；将二进制信号输出，得到输出信号；其中，GSN表示生成辅助网络，PAM表示脉冲振幅调制；基于GSN的非线性均衡模块由辅助分类器网络和分类器网络组成；辅助分类器网络主要对接收的数据进行特征映射；分类器网络为一个多分类器，通过分类方法得到补偿后的PAM信号电平；辅助分类器网络包括输入层、隐藏层以及输出层；输入层为一个19维的向量；隐藏层含有两层结构，分别由64个神经元和32个神经元全连接组成；输出层为一个9维的向量；对基于GSN的非线性均衡模块进行训练的过程包括：步骤1：获取原始信号数据集，对原始信号数据集进行预处理，对预处理后的数据进行划分，得到训练数据集；步骤2：从训练数据集中选取一个训练数据，将选取训练数据中对应的辅助分类器训练序列输入到辅助分类器网络中，得到9维向量输出；将该输出作为负样本；步骤3：把负样本输入到分类器网络中，得到负样本的信号电平分类损失s_c_loss；步骤4：把此训练数据中对应的分类器训练序列输入到分类器网络中，得到正样本的信号电平分类损失c_loss；步骤5：根据负样本的信号电平分类损失s_c_loss和正样本的信号电平分类损失c_loss计算总损失，并根据总损失更新分类器网络的参数；步骤6：在训练集里面随机挑选一个训练数据，将该训练数据中对应的辅助分类器训练序列输入辅助分类器网络；步骤7：把辅助分类器网络的输出输入到分类器网络，输出分类结果，得到损失s_c__loss；根据损失更新辅助分类器网络参数；步骤8：当遍历完训练集中的所有训练数据后，得到训练好的模型。

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百度查询： 重庆邮电大学 基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法