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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种基于LM‑BP神经网络算法的MZM非线性均衡补偿方法，属于通信领域，首先在系统的发送端，在Matlab中实现随机信号的生成以及PAM4信号的调制，使用基于VPI仿真平台搭建PAM4信号IMDD背靠背传输系统，模拟由于MZM产生的非线性损伤并传输信号，采集传输后的信号数据，离线后通过Matlab进行数字信号处理。本发明的补偿算法，是将离线的数据放入神经网络模型中，通过对数据的学习探索生成大量的经验数据来训练模型，最后提取训练好的神经网络模型对数据信号进行验证。该方法运算速度极快、训练后的准确率高，方案成本低、效果好，能保障IMDD系统传输的稳定性，做到对MZM的精准补偿；且在不增加算法复杂度的同时，降低传输误码率，提高系统的传输效率。
主权项：1.一种基于LM-BP算法的MZM非线性均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：采集传输后的PAM4信号数据；步骤B：基于机器学习的BP神经网络模型训练，包括：步骤B1：确定BP神经网络的拓扑结构；步骤B2：使用LM算法训练BP神经网络模型；步骤C：利用训练完成的BP神经网络模型进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于LM-BP算法的MZM非线性均衡方法
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