上海大学 特种光纤与光接入网重点实验室，上海 200072
复杂的水下环境造成了水下光信号的质量下降，为提升水下无线光通信系统信号信噪比，结合深度神经网络提出了一种信噪比改善方法，该方法通过信号频谱有效抑制了信号噪声。实验结果表明：针对1 m传输距离的水下无线光通信16阶正交振幅调制-正交频分复用（16QAM-OFDM）信号，该方法可以实现约17 dB的信噪比提升同时误码率降低至1.709×10-3，可应用于水下无线光通信系统中提升传输性能，且具备一定的泛化能力。
水下无线光通信 信噪比改善 深度学习 正交频分复用 underwater free space optical communication signal to noise ratio improvement deep learning orthogonal freque-ncy division multiplexing
