人工智能在光通信系统中的自适应调制与调制识别技术研究

李心瑜，李承睿，徐佳哲

（河北经贸大学，河北 石家庄 050000）

0 引 言

随着互联网的快速发展和数据需求的不断增加，光通信作为一种高带宽、低损耗的传输方式，已成为现代通信系统中不可或缺的组成部分。然而，光通信系统在不同的信道条件下可能面临不同的挑战。为了实现高效可靠的数据传输，自适应调制和调制识别技术成为研究重点。

文章旨在探索人工智能在光通信系统中自适应调制和调制识别技术的应用。根据实时的信道条件和系统要求选择最佳的调制格式，提高数据传输的效率和性能。自适应调制技术可以根据不同的信道条件对调制方式进行动态调整，最大限度地利用可用的带宽资源[1]。自适应调制技术还可以根据实时的信道状态调整调制方式，以应对不同的信道衰减、非线性效应以及噪声干扰等挑战，实现更稳定和可靠的信息传输[2]。

1 自适应调制技术

自适应调制技术是根据当前信道条件和系统要求动态选择最佳的调制方式，能够提高传输效率和性能[3]。

1.1 反馈系统

在反馈系统中，接收端通过监测信道质量指标，将反馈信息传输回发送端。发送端根据接收到的反馈信息，采用适当的算法来调整调制格式，以优化传输性能。

设计一个基于反馈系统的自适应调制的模拟方案，将接收到的信号表示为r(t)，发送信号表示为s(t)，其中t表示时间。接收信号r(t)可以通过通道传输（如光纤通道），并受到噪声n(t)的影响，表达式为

首先，在接收端，可以通过采样和解调的方式获取信号的基带。其次，可以使用合适的算法和技术计算出信道质量指标，例如信噪比（Signal Noice Rate，SNR）和误码率（Bit Error Rate，BER）。再次，将信道质量指标反馈给发送端，这可以通过一条反馈信道或其他适当的通信机制来实现。最后，发送端根据接收到的反馈信息，选择最佳的调制格式优化传输性能。

假设有一组调制格式集合M={M1,M2,…,Mn}，其中Mn表示第n个调制格式。还有一组反馈信息集合F={F1,F2,…,Fn}，其中，Fn表示与第n个调制格式相对应的反馈信息。

根据接收到的反馈信息，可以定义一个决策函数d:F→，它是一个映射函数，将接收到的反馈信息F映射到调制格式集合M中。决策函数d的目标是根据接收到的反馈信息选择最佳的调制格式，以优化传输性能。对于给定的反馈信息f| inF，决策函数d将返回一个调制格式m| inM，使得在当前的信道条件下能够达到最佳的传输效果。该函数根据反馈信息选择最佳的调制格式。决策函数的目标是使传输性能最大化，误码率最小化。

决策函数的具体实现可以采用不同的方法和算法，取决于系统的要求和性能指标。一些常见的决策方法特点及应用领域如表1 所示。

表1 决策方法特点及应用领域

1.2 预测模型

预测模型基于历史数据和实时观测，利用机器学习或统计方法预测信道的未来状态，以此来选择最佳的调制格式。通过一组历史数据和实时观测数据进行预测模型训练，这些数据包含信道质量指标和相应的调制格式选择。假设历史数据集合为D={(f1,m1),(f2,m2),…,(fi,mi)}，其中fi表示第i次观测得到的反馈信息，mi表示相应的调制格式选择。使用这个数据集合训练一个预测模型。预测模型的输入是反馈信息f，输出是预测的信道状态s，可以表示为s=predict(f)，预测函数s在自适应调制中用于预测未来的信道状态。该函数的具体实现基于机器学习或统计的方法，并根据系统的要求和数据的特点选择调制方式。

预测模型训练的目标是使预测结果与实际信道状态尽可能接近，可以通过选择适当的损失函数和优化算法来实现。一旦预测模型训练完成，就可以通过实时观测数据的方式进行信道状态的实时预测。假设当前时刻的反馈信息为fcurrent，根据预测模型，可以得到当前时刻的信道状态预测scurrent=predict(fcurrent)。

2 调制识别技术

调制识别是光通信系统要完成的关键任务之一，其主要目标是通过分析接收到的信号，确定信号所采用的调制格式[4]。光通信系统中通常同时使用多种调制格式，如二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying，BPSK）、四进制相移键控（Quadrature Phase Shift Keying，QPSK）等。因此，通过调制识别能够帮助接收端正确解调并识别传输中使用的调制格式。光通信系统中的信道条件和要求可能随时间变化，通过调制识别可以实现自适应调制，根据当前信道条件选择最佳的调制格式，以优化传输性能。调制识别还可以用于检测和诊断光通信系统中的故障。通过识别故障的调制格式，进行相应的故障排除和维护操作。

2.1 机器学习算法

在调制识别中，机器学习算法可以通过训练大量数据样本学习调制格式的特征和模式，从而实现准确的调制识别。下面将对支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林这2 种机器学习算法进行详细阐述。

2.1.1 支持向量机算法

支持向量机是一种监督学习算法，通过构建最优超平面来进行分类。在调制识别中，SVM 可以用于将特征向量映射到合适的调制格式。

定义训练集为(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi)，其中xi为特征向量，yi为对应的调制格式标签（类别）。该算法的目标是找到一个超平面，将不同调制格式的样本分开，使得两侧的间隔最大化。

超平面公式为

式中：为法向量；为特征向量；b为截距。该超平面将特征空间分为2 个区域，分别对应不同的调制格式。

SVM 的优化目标是最大化间隔的同时，保证正确分类并避免分类错误。通过求解得到最优的超平面，即

式中：C为正则化参数，用于控制间隔和误分类的权衡；xi为松弛变量。

2.1.2 随机森林算法

随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并通过投票或平均来输出最终的调制识别。随机森林利用自助采样法（Bootstrap Sampling，BS）从训练集中有放回地抽取样本，构建多个决策树。在每个决策树的节点上，随机选择一部分特征进行划分。

随机森林的建模过程如下。（1）对于每棵树t=1,2,…,T，随机从训练集中有放回地抽取样本，构建一个训练集Dt，根据Dt构建一棵决策树Tt，在每个节点上随机选择一部分特征进行划分；（2）在预测时，对于一个输入样本x，对于每棵树t=1,,2,…,T，利用Tt进行预测，得到调制格式的预测结果yt；（3）最终的预测结果为通过投票或平均得到的最多选取的调制格式。通过训练大量数据样本，这些机器学习算法能够学习到调制格式的特征和模式，从而实现准确的调制识别。

2.2 深度学习算法

2.2.1 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像数据。在调制识别中，可以将调制信号看作一维或二维的网格结构数据，并利用CNN 进行特征提取和分类。

给定输入信号x，CNN 由多个卷积层、池化层以及全连接层组成。卷积层通过卷积操作提取输入信号的局部特征，池化层通过降采样操作减少特征的维度，全连接层通过连接所有特征进行最终的调制识别。卷积层中的卷积公式为

式中：xi为输入信号的第i个子序列；wj为卷积核的权重；b'为偏置项；σ(·)是激活函数。

池化层可以通过最大池化或平均池化等操作减少特征的维度。最大池化公式为

全连接层将所有特征连接起来，并通过最大池化函数进行分类，得到每个调制格式的概率分布。

2.2.2 循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种递归神经网络结构，主要用于处理序列数据，如时序信号。在调制识别中，可以将调制信号看作时序序列，并利用RNN 进行特征提取和分类。

给定输入信号序列x=[x1,x2,…,xt]，RNN 通过循环连接的方式对序列进行建模。每个时间步的输出由当前输入和前一时间步的隐藏状态决定，即

式中：ht为隐藏状态；Wh和Wx为权重矩阵；b'为偏置项；σ为激活函数。

RNN 的隐藏状态可以捕捉到序列中的时序依赖关系，从而对调制信号进行建模。通过最后一个时间步的隐藏状态或所有时间步的隐藏状态进行最终的调制识别。

2.2.3 长短时记忆网络

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的RNN 变体，通过引入门控单元来捕捉长期的依赖关系。在调制识别中，LSTM 能够更好地处理长序列的调制信号，并实现高效的特征提取和模式学习。

与RNN 类似，LSTM 通过循环连接的方式对序列进行建模。每个时间步的输出由当前输入、前一时间步的隐藏状态和记忆细胞决定，即

式中：it、ft、ot分别为输入门、遗忘门、输出门的激活值；ct为记忆细胞； 表示逐元素相乘。LSTM 的记忆细胞能够有效存储和传递长期的记忆，从而实现对调制信号的建模和分类。

3 结 论

文章主要研究了人工智能在光通信系统中的自适应调制与调制识别技术。首先详细阐述了反馈系统和预测模型2 种实现自适应调制的方法，并给出了相应的数学表达；其次探讨了调制识别技术的重要性和挑战性，并分析了人工智能在调制识别中的应用；最后，讨论了特征提取和分类算法选择的问题，并分别介绍了机器学习算法和深度学习算法在调制识别中的应用，给出了相应的数学表达。通过对相应算法的进一步研究和改进，人工智能在光通信系统中的自适应调制与调制识别技术将发挥更大的作用，有效提升光通信系统的性能和效率。