【摘 要】
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光学正交频分复用（O-OFDM）具有频谱利用率高、抗色散能力强、子载波分配灵活等特点。然而,OFDM有一个主要的缺点,即高的峰值与平均功率比（PAPR）。以深度学习为代表的机器学习技术在近些年得到了显著的发展。深度学习的的基础是（人工）神经网络,“深度”是指多层结构的神经网络。现代通信系统多是数字通信系统,其典型模型是数字信号在端到端间的传输,其中涉及到大量的数值处理,有与深度学习技术结合的巨大空
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光学正交频分复用（O-OFDM）具有频谱利用率高、抗色散能力强、子载波分配灵活等特点。然而,OFDM有一个主要的缺点,即高的峰值与平均功率比（PAPR）。以深度学习为代表的机器学习技术在近些年得到了显著的发展。深度学习的的基础是（人工）神经网络,“深度”是指多层结构的神经网络。现代通信系统多是数字通信系统,其典型模型是数字信号在端到端间的传输,其中涉及到大量的数值处理,有与深度学习技术结合的巨大空间,近年来大量的相关研究方案被提出。本文提出了基于深度学习的信号预编码方案来优化光OFDM的传输性能。具体来说,通过在发送端使用神经网络对已调QAM信号预编码来实现对64子载波OFDM信号PAPR的～8 d B降低,通过接收端使用神经网络的解码实现了在光纤传输中抗干扰性能光功率～4 d B的优化。通信系统除了要满足速率与质量的要求,还要满足信息安全的要求。通过对抗网络来训练神经网络并获取加密算法的可行性在最近也得到了验证。本文在前人提出的理论基础上,更进一步,提出并实现了将深度神经网络应用于比特信息加密的方案,解决了网络训练过程中信息膨胀的问题。并通过对数字图像加密分析了其安全性能,进一步验证了神经网络基于对抗训练获取的加密算法更加不易被破解。
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