MMApr, 2024

基于 CNN 的通信均衡：通过灵活的 FPGA 硬件架构实现百亿比特吞吐量

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TL;DR本研究提出一种高性能的基于人工神经网络的均衡器的 FPGA 实现，以满足现代光通信系统的吞吐量要求，并通过变化的并行度度量体现高度灵活性。该实现在光纤通道的比特误码率（BER）上相比传统方法降低了四倍，同时在类似批处理大小下超过 40 GBd 的吞吐量上相比高性能图形处理单元（GPU）提高了三个数量级。
optical communication systemsartificial neural network-based equalizers5g and 6g communication systemsfield programmable gate arrayshigh-performance fpga implementation
发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

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    Apr, 2023

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    Dec, 2022

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    Jan, 2024

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    Mar, 2021

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    Oct, 2022

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    May, 2024

  • 一种新型基于机器学习的下行 100G PAM-4 PON 均衡器

    通过频率校准的 SCINet 等化器，在下行 100G PON（被动光网络）中提出用于 28.7 dB 的路径损耗。在 5 公里距离下，相较于 FFE 和 3 层 DNN，FC-SCINet 改善了 BER（误比特率）88.87%，并降低了 10.57% 的复杂度。

    Apr, 2024

  • 光通信中不同神经网络均衡器的计算复杂度的实验评估

    通过对几种神经网络架构进行比较分析，我们定量地评估了基于神经网络的光信道均衡器在性能和复杂度之间的平衡，并给出了在 TWC 和 SSMF 设置下的结果。

    Sep, 2021

  • 脉冲神经网络决策反馈均衡

    本文在通信工程中对脑神经元类似的尖峰神经网络（SNN）进行了研究，提出了一种类似于决策反馈均衡器（DFE）的基于 SNN 的均衡器，并展示了其相比于传统的线性均衡器在三个典型信道上明显的优化效果，为实现低功耗的通信系统提供了可行方案。

    Nov, 2022