基于概率成形和交织编码的少模光纤传输系统

对于少模光纤的理论模型分析尚未完善,采用光纤段的位移和旋转理论建立了少模光纤信道模型,该模型综合考虑了模式串扰和差分模时延等因素。为了提高系统性能,研究了采用概率成形和交织编码对信号传输性能的影响。仿真结果表明,16阶QAM（Quadrature Amplitude Modul）信号经过长为50 km的少模光纤传输后,在前向纠错极限为3.8×10^-3的情况下,光信噪比需求降低了3 dB,而且有效提升了传输距离。     

基于光纤陀螺的温度补偿模型改进、压缩和FPGA实现

为提高光纤陀螺（FOG）在变温环境下输出误差的补偿精度,在长短期记忆神经网络模型（LSTM）基础上,利用分段非线性粒子群算法（PN-PSO）对LSTM模型超参数寻优,建立PN-PSO-LSTM光纤陀螺温度补偿模型。为有效降低计算和存储开销,便于部署在资源受限的硬件环境中,提出一套适用于光纤陀螺应用场景的模型压缩方案,包括：知识蒸馏、剪枝、激活函数线性化、定点数量化等。最后基于Xilinx公司某芯片完成部署。对比实验结果表明,相较于传统反向传播（BP）模型和传统PSO-LSTM模型,采用所提模型补偿后,陀螺零偏输出均方误差分别降低74.4%和53.5%,模型压缩后在大小减小94.1%的同时,陀螺零偏输出均方误差仍然比传统全精度模型更低,在FPGA实现后对比PC端模型推理速度提升98.47%。