用于4.6公里光外差RoF无线OFDM链路的频偏估计辅助Transformer神经均衡
《Sensors》:Frequency-Offset-Estimation-Assisted Transformer Neural Equalization for a 4.6 km Optical-Heterodyne RoF–Wireless OFDM Link
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时间:2026年09月04日
来源:Sensors 4.0
摘要
为解决载波频率偏移 (CFO) 引起的子载波正交性损失和载波间干扰 (ICI) 问题,本文提出并在实验上验证了一种频率偏移估计 (FOE) 辅助的双域 Transformer 均衡器,应用于先进的高容量光外差光纤无线传输 (RoF)-无线正交频分复用 (OFDM) 传输系统。为了在极端物理条件下严格测试算法的鲁棒性,实验平台集成了离线 16 GBaud 信号生成、光 I/Q 调制、通过单模光纤 RoF 馈线进行的双光载波传输、基于单行载流子光电二极管 (UTC-PD) 的远程光子外差频率转换、4.6 公里自由空间无线传输以及 160 GSa/s 超高速度实时采样。在该系统中,接收机前端采用 FOE 模块预先补偿由主要全局 CFO 引起的相位旋转;随后,利用低复杂度、紧凑的局部窗口 Transformer 对时域和频域(即快速傅里叶变换 (FFT) 前后)的局部数据相关损伤(如残余波形失真和残余 ICI)进行自适应残余补偿。这种结合物理模型驱动方法与自注意力机制的协同架构,有效减轻了全局频率偏移对神经网络收敛的不利影响。实验结果表明,在严格对齐的乘加 (MAC) 运算复杂度条件下,与传统线性 DSP 方法及 DNN、CNN 和 LSTM 等基准网络相比,双域架构在误码率 (BER)、误差矢量幅度 (EVM) 和星座图质量方面取得了显著优越的性能。在 16 GBaud QPSK 模式下,输入光功率为 0 dBm 时,系统实现了 1.89 × 10?4 的误码率,相比独立 Transformer 方案和 FOE 辅助 DNN 方案,性能分别提升了约 5.98 倍和 1.92 倍。
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