2、数据中心应用中的多级脉冲幅度调制传输

数据中心应用中的多级脉冲幅度调制传输

1. PAM4信号简介

在数据中心应用的信号传输中,传统的一些方案存在诸多问题。比如,有的方案需要按比例增加带宽,而其他方案则需要添加或更换设备,这会导致成本、复杂度和功耗的增加。PAM4是一种可行的替代方案,它在保持直接检测接收器的同时,不会显著增加复杂度。

PAM4信号使用四个电压电平,每个符号用两位来表示,如特定图中所示。这使得在相同波特率下,PAM4的吞吐量翻倍。与PAM2相比,PAM4在相同带宽下能使比特率翻倍,但会降低信噪比(SNR)。因为在一个比特时间内,PAM4会叠加三个眼图,至少使垂直眼图开口缩小三分之一。

PAM4信号的特性适合短距离高容量的应用,因此被IEEE以太网任务组采用,用于不同距离(500 m、2 km、10 km)和波特率(26和53 GBd)的数据中心内部应用。鉴于这种调制格式的重要性和应用前景,我们对高数据速率(56 GBd = 112 Gb/s)的PAM4传输进行了模拟,并评估了正确信号传输所需的一些关键参数。

2. 仿真环境
2.1 光学模拟器

光学模拟器基于Octave构建,这是一个遵循GNU通用公共许可证的免费软件,用于对光通信系统(包括发射器、信道(光纤)和接收器)的信号行为进行数值建模。

发射器端的工作流程如下:
1. 生成两个包含218个传输比特的伪随机比特序列(PRBS),并将其映射到PAM4信号的四级符号上。
2. 信号以每个符号两个样本的速率进行上采样,并使用非归零(NRZ)或升余弦(RC)脉冲格式进行整形。
3. 数字 - 模拟(DAC)模块将信号从8位分辨率转换到模拟

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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