1 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065
2 北京智芯微电子科技有限公司，北京 102200
【目的】电力线载波（PLC）通信系统采用基于帧突发的传输模式，由于PLC系统的收发信机之间存在载波频偏、PLC信道存在各种噪声以及时变特性，加之PLC系统没有专用参考信号，传统信道估计对PLC信道没有跟踪预测能力，进而造成PLC系统性能恶化。
【方法】文章针对现有问题，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络和去噪卷积神经网络（DnCNN）的去噪长短期记忆（DnLSTM）神经网络，并利用该DnLSTM神经网络进行了PLC信道估计。首先对DnLSTM神经网络进行离线训练再保存训练好的DnLSTM参数，之后将其部署到PLC系统中，加载训练完成的参数后再进行在线预测，得到PLC系统信道响应。在电力线系统仿真中，文章采用最小二乘法（LS）、最小均方误差（MMSE）算法以及DnLSTM神经网络进行信道估计，给出在高斯白噪声（AWGN）、组合噪声、色噪声和脉冲噪声条件下的仿真结果，同时调整了用于信道估计的前导符号数量并进行了对应的仿真。
【结果】仿真结果表明，DnLSTM神经网络进行信道估计的精度与采用的前导符号数量有关，采用4个前导符号进行信道估计，其估计精度优于LS，接近MMSE算法，并且DnLSTM神经网络具有很好的抵抗载波频偏以及信道时变的能力。当用于信道估计的前导符号越多时，低信噪比（SNR）情况下的PLC系统性能越好，高SNR情况下的PLC系统性能相似。
【结论】通过以上仿真可得出，基于LSTM和DnCNN的DnLSTM神经网络可以很好地估计存在频偏的PLC系统信道响应，可实时跟踪其变化。
电力线载波通信 信道估计 深度学习 长短期记忆神经网络 去噪卷积神经网络 PLC communication channel estimation deep learning LSTM neural network DnCNN 光通信研究
2024, 50(2): 22005801
1 中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300
2 中国民航大学空中交通管理学院，天津 300300
为解决复杂多变环境下光纤入侵事件因噪声干扰识别困难、误报率高的问题，提出了基于改进的奇异谱分析和遗传算法优化的双向长短期记忆神经网络的入侵事件识别方法。首先，为了减少噪声对识别效果的影响采用改进的奇异谱分析法去噪，对入侵信号及其分量进行迭代奇异谱分析去噪，并利用信号贡献率的大小来确定信号重构的秩阶次，调节信号分量去噪的程度，实现光纤信号的去噪。然后，利用遗传算法优化神经网络结构参数，构建双向长短期记忆神经网络提取光纤信号空间特征，最后基于以上方法对攀爬、跑动、敲击、静态、大风、雨天6种实测信号进行入侵事件识别实验，实验结果表明，在双Mach-Zehnder光纤周界传感系统识别入侵事件过程中，改进的奇异谱分析相比普通的奇异谱分析，去噪信噪比有明显提高，平均信噪比提高了12.79 dB，平均均方根误差略有减少。遗传算法优化的双向长短期记忆神经网络较未优化神经网络平均识别率提高了5.7%，识别准确率最高可达98.1%。
光纤传感 奇异谱分析 遗传算法 长短期记忆神经网络 激光与光电子学进展
2024, 61(5): 0506001
江西理工大学信息工程学院, 江西 赣州 341000
提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入LSTM单元。分别使用数据光流信息与红绿蓝信息训练网络,将各网络的结果进行加权融合。实验结果表明,所提模型有效地提高了行为识别精度。
机器视觉 深度学习 行为识别 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 激光与光电子学进展
2019, 56(7): 071505
