一种基于回归耦合值的GRU神经网络非线性均衡方法

    公开(公告)号:CN117938264A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410138497.7

    申请日:2024-01-31

    Abstract: 本发明涉及光纤通信技术领域,特别涉及一种基于回归耦合值的GRU神经网络非线性均衡方法,首先重塑接收信号序列的数据结构并矩阵化;接着在训练阶段,利用基于非线性薛定谔方程的非线性损伤误差因子指导网络更新,在应用阶段,将信号输入GRU神经网络,通过网络的传播算法得到信号非线性损伤补偿结果。本发明方法采用基于回归耦合值的GRU神经网络算法实现信号非线性损伤的捕捉和补偿,解决数字反向传播和学习型均衡算法中存在的算法复杂度高、迭代次数多、非线性补偿能力有限的问题,进一步提升非线性均衡算法的有效性和实用性,在涉及光通信的数字信号处理领域有着重要的应用前景。

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