注意力和LSTM辅助的残差FTN-FSO端到端通信系统

来源：电讯技术杂志2025年第12期北京时间：

作者：曹明华,王瑞,张悦,张霞,王惠琴

单位：(1.兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050;2.聊城大学 物理科学与信息工程学院，山东 聊城 252000;3.山东省光通信科学与技术重点实验室，山东 聊城 252000)

摘要：为了更有效地消除超奈奎斯特（Faster-Than-Nyquist，FTN）无线光通信系统中大气湍流效应和码间干扰的影响，进一步提升系统误码性能，在卷积自编码器的基础上，提出了一种注意力和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）辅助的残差FTN无线光端到端通信系统。根据FTN信号受相邻信号影响的特点，在系统发射端引入LSTM网络来提取FTN信号特征；同时，将注意力机制引入到接收端来增强其对接收信号的恢复能力；再将残差网络引入到系统中，来获取更高的分类精度，且加速系统的收敛速度。在此基础上，探讨了该系统在不同条件因素影响下的系统最佳训练信噪比。仿真结果证明，改进后的自编码器系统在Mazo限内取得了与奈奎斯特系统相近的误码性能，并且在强湍流信道下，能够明显改善系统 “误差下限”的问题，当信噪比为32 dB时将误符号率控制到10-3以下。

关键词：无线光通信；超奈奎斯特；端到端学习；大气湍流信道；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（62265010,61875080,62261033）；甘肃省自然科学基金(24JRRA183)；山东省自然科学基金（ZR2022MF284）