Deep-learning-assisted linearization for the broadband photonic scanning channelized receiver

渠道化 带宽(计算) 虚假关系 计算机科学 动态范围 宽带 线性化 宽带 非线性系统 残余物 光子学 无杂散动态范围 电子工程 光学 电信 物理 算法 工程类 量子力学 机器学习
作者
Liyuan Zhao,Wenyou Gou,Zhuohang Zhang,Meili Shen,Jianghua Zhang,Xin Zheng,Yuanxi Peng,Tian Jiang
出处
期刊:Optics Letters [Optica Publishing Group]
卷期号:47 (22): 6021-6021 被引量:9
标识
DOI:10.1364/ol.474775
摘要

An autoencoder-residual (AE-Res) network is designated to assist the linearization of the wideband photonic scanning channelized receiver. It is capable of adaptively suppressing spurious distortions over multiple octaves of signal bandwidth, obviating the need for calculating the multifactorial nonlinear transfer functions. Proof-of-concept experiments indicate that the improvement of the third-order spur-free dynamic range (SFDR2/3) is 17.44 dB. Moreover, the results for real wireless communication signals demonstrate that the improvement of the spurious suppression ratio (SSR) is 39.69 dB and the reduction of the noise floor is ∼10 dB.

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