企业官网建设流程全解析

青岛机关建设网站,盘锦市政建设集团网站,在线平面设计图,网易wordpress✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。 ✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。 #xff08;1#xff09;低复杂度混合时频域色散均衡方案#xff08;Hybrid LDBP#xf…✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。1低复杂度混合时频域色散均衡方案Hybrid LDBP针对传统数字反向传播DBP算法中色散补偿模块计算负荷过高的问题本研究提出了一种基于深度神经网络DNN的混合优化策略。标准的DBP算法通常在时域通过大量有限长单位冲激响应FIR滤波器进行卷积来补偿色散或在频域通过快速傅里叶变换FFT进行处理两者在迭代过程中均消耗巨大的计算资源。本方案构建了一个定制化的DNN架构该架构不再单纯模拟传统的反向传播步骤而是将时域和频域处理有机结合。DNN的输入层接收光信号其隐藏层被设计为两部分一部分参数对应于时域滤波器的抽头权重负责精细化的波形整形另一部分参数直接对应于频域的色散相位系数。利用反向传播算法Back Propagation同时对这两组参数进行端到端的监督学习训练。实验表明这种混合结构能够以更少的滤波器抽头数达到同样的色散补偿效果。在3200公里的长距离相干光通信仿真中该方案在保持QAM信号星座图清晰度不变的前提下成功将计算复杂度降低了23%极大地缓解了硬件实现的压力。2训练序列辅助的低复杂度相位噪声均衡方案针对LDBP算法在处理非线性效应时往往忽略或粗略处理激光器相位噪声导致高阶调制格式如16-QAM下误码率较高的问题本研究提出了一种利用训练序列辅助的联合优化方案。传统的相位噪声估计如Viterbi-Viterbi算法通常独立于非线性均衡进行增加了额外的计算开销。本方案创新性地利用了光通信帧结构中的导频或训练序列将其直接作为LDBP神经网络的辅助输入特征。在网络的训练阶段设计了专门的损失函数项不仅惩罚信号的幅度误差还着重惩罚相位旋转误差。这使得DNN在学习逆向非线性算子的同时隐式地学习到了相位噪声的演化规律。在推理阶段网络能够自适应地消除相位抖动。仿真结果显示该方案在20 GBaud双偏振16-QAM系统中相比传统独立级联的相噪补偿模块计算复杂度降低了43.3%且由于实现了非线性与相噪的联合均衡系统对线宽容忍度显著提高。3基于微扰理论的优化型LDBP算法为了进一步突破LDBP算法的性能瓶颈本研究将经典的光纤非线性微扰理论与深度学习进行了深度融合。传统的LDBP结构往往固定了每个步长的非线性补偿量缺乏灵活性。基于微扰的优化方案将非线性薛定谔方程的一阶微扰项引入到DNN的网络层设计中。具体而言将微扰系数设定为网络的可训练参数并允许网络自动搜索最佳的非线性均衡位置即在光纤链路的何处施加非线性相位旋转。这种设计赋予了算法极强的物理可解释性和适应性。网络不再是黑盒而是物理模型的参数化近似。通过在90 GBaud的高速光传输系统中进行验证优化后的LDBP算法展现出了卓越的非线性容忍度。与传统LDBP相比其在最优有效信噪比Effective SNR上获得了1.56 dB的增益并将系统的最佳入纤功率提升了2 dB这意味着在同等误码率要求下系统可以传输更远的距离或承载更高的功率为下一代超长距离、大容量全光网络提供了关键技术储备。import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class LearnedDBP(nn.Module): def __init__(self, steps, hidden_size): super(LearnedDBP, self).__init__() self.steps steps # Learnable Dispersion Compensation (Linear Step) # Simplified as a complex weight multiplication in frequency domain self.dispersion_coeffs nn.Parameter(torch.randn(steps, hidden_size, dtypetorch.cfloat)) # Learnable Nonlinear Phase Rotation (Nonlinear Step) self.nonlinear_coeffs nn.Parameter(torch.randn(steps, 1) * 0.01) # Perturbation coefficients (Optimized LDBP feature) self.perturb_coeffs nn.Parameter(torch.randn(steps, 1) * 0.001) def nonlinear_operator(self, x, step_idx): # Phase shift depends on intensity: gamma * |x|^2 intensity torch.abs(x) ** 2 phase_shift self.nonlinear_coeffs[step_idx] * intensity self.perturb_coeffs[step_idx] * intensity**2 # Apply rotation e^(-j * phi) rotation torch.polar(torch.ones_like(intensity), -phase_shift) # Real part 1, Imag part phase return x * rotation def linear_operator(self, x, step_idx): # Frequency domain multiplication x_fft torch.fft.fft(x) x_filtered x_fft * torch.exp(1j * self.dispersion_coeffs[step_idx]) return torch.fft.ifft(x_filtered) def forward(self, x): # Multi-step Split-Step Fourier Method simulation for i in range(self.steps): x self.linear_operator(x, i) x self.nonlinear_operator(x, i) return x # Simulation of training if __name__ __main__: # Mock parameters batch_size 32 seq_len 1024 steps 5 # Random complex signal (Received distorted signal) input_signal torch.randn(batch_size, seq_len, dtypetorch.cfloat) # Target signal (Transmitted clean signal) target_signal torch.randn(batch_size, seq_len, dtypetorch.cfloat) model LearnedDBP(steps, seq_len) criterion nn.MSELoss() optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.01) print(Training Optimized LDBP...) for epoch in range(50): # Reduced epochs for demo optimizer.zero_grad() output model(input_signal) # Complex MSE: real^2 imag^2 loss torch.mean(torch.abs(output - target_signal)**2) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 0: print(fEpoch {epoch}, Loss: {loss.item():.6f}) print(Training Complete. Parameters optimized for Dispersion and Nonlinearity.)完整成品运行代码数据根据难度不同50-300获取如有问题可以直接沟通