14、高阶调制格式与概率整形技术解析

高阶调制格式与概率整形技术解析

1. 概率整形概述

概率整形(Probabilistic Shaping, PS)是一种用于优化光通信系统性能的技术。它主要涉及非均匀星座图的生成,通过调整符号概率来逼近香农极限,从而提高系统容量。在200 Gb/s每通道的DP - 16QAM调制系统中,PS技术得到了广泛研究,并且针对不同的数字信号处理(DSP)算法,使用了有监督和无监督的盲相位搜索算法(BPS)进行相位恢复。

1.1 信息论方面

在信息论中,互信息(Mutual Information, MI)是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。对于具有M个元素$A_k$的离散输入字母表,通道输入X和通道输出Y之间的互信息(单位:比特/符号)可以通过以下公式计算:
[I (X; Y) = \sum_{k = 0}^{M - 1} Pr(A_k) \int_{-\infty}^{\infty} \rho_{Y|A_k}(y|A_k) \cdot \log_2 \left( \frac{\rho_{Y|A_k}(y|A_k)}{\sum_{l = 0}^{M - 1} Pr(A_l) \rho_{Y|A_l}(y|A_l)} \right) dy]
其中,$Pr(A_k)$是生成符号$A_k$的概率,$\rho_{Y|A_k}(y|A_k)$是给定符号$A_k$时通道输出的概率密度函数(PDF)。对于方差为$\sigma^2$的加性高斯白噪声(AWGN),PDF的计算公式为:
[\rho_{Y|A_k}(y|A_k) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{-\frac{|y - A_k|^2}{2\sigma^2}}]
在传统的光

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值