[发明专利]一种基于SOFM神经网络聚类的DRoF前端信号量化方法

摘要

一种基于SOFM神经网络聚类的DRoF前端信号量化方法，步骤如下：对射频载波已调的OFDM信号分别进行同向和正交分量的带通采样，将幅值离散的采样信号经过串并变换构建成一个多维的输入矢量集信号，截取部分输入矢量集信号作为训练序列，输入到SOFM神经网络中进行线下训练和线上测试，经神经网络输出的量化信号为最终码书中码字对应的索引编号，PAM‑4调制器将量化信号编码后经电光转换并在单模光纤中传输。基站接收信号解调后被映射成索引编号对应的码字，再进行并串变换恢复出已采样的OFDM信号，最后经过带通滤波器恢复射频信号。本发明在保证DRoF系统射频信号数字化性能大幅度提升的基础上，实现了传输的实时性，丰富了DRoF系统模拟信号数字化的方法。

主权项

1.一种基于SOFM神经网络聚类的DRoF前端信号量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对载波已调的OFDM信号的同向分量和正交分量分别进行带通采样(100)，并将采样数据按照一定的规律构建成一个D维输入矢量集(200)；步骤2：利用基于SOFM神经网络聚类的矢量量化方法对DRoF系统前端的输入信号进行量化(300)；步骤3：将已量化的信号进行PAM‑4编码，然后进行电光调制变成光信号(400)，经单模光纤完成光路传输到达基站(500)；步骤4：完成光路传输的光信号经光电探测器恢复成PAM‑4电信号，然后进行PAM‑4信号的译码恢复量化信号(600)；步骤5：将恢复的量化信号，即码书索引编号映射成相应的码书中的码字集(700)，然后根据步骤1的矢量构建规则的逆过程还原成同向和正交两路已采样OFDM信号(800)；步骤6：利用带通滤波器对OFDM同向和正交两路信号滤波恢复OFDM射频已调信号(900)，即完成整个DRoF系统的传输过程。