基于1D-CNN均衡的全电子300 GHz太赫兹50 m无线通信系统传输
作者:
作者单位:

复旦大学 通信科学与工程系 电磁波信息科学教育部重点实验室,上海 200433

作者简介:

马 源(1996-),男,在读硕士研究生,主要研究方向为毫米波通信中的神经网络算法.email:22210720195 @m.fudan.edu.cn.
徐思聪(2000-),女,在读博士研究生,主要研究方向为毫米波通信中的神经网络算法.
龙健宇(1996-),男,在读博士研究生,主要研究方向为毫米波和太赫兹波通信技术、光子太赫兹技术等.
周 雯(1987-),女,博士,副教授,博士生导师,主要研究方向为高速光纤通信传输技术、无线通信感知一体化技术、面向智能通信的深度神经网络算法研究等.
余建军(1968-),男,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为高速光纤通信技术、毫米波和太赫兹波通信技术、光纤无线融合技术等.

通讯作者:

周 雯(1987-),女,博士,副教授,博士生导师,主要研究方向为高速光纤通信传输技术、无线通信感知一体化技术、面向智能通信的深度神经网络算法研究等. email:zwen@fudan.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(62127802;62331004;62305067;U24B20142;U24B20168;62427815)

伦理声明:



1D-CNN based equalization for all-electronic 300 GHz terahertz 50 m wireless transmission system
Author:
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Affiliation:

Key Laboratory of Education Department for Information Science of Electromagnetic Waves,Department of Communication Science and Engineering,Fudan University,Shanghai 200433,China

Funding:

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    摘要:

    太赫兹频段(0.1~10 THz)因其大带宽、高速率传输特性,成为未来无线通信的关键技术方向。本文基于全电子学方案设计并实现了300 GHz太赫兹无线通信系统,相较于光子辅助方案,该系统具有结构简单、复杂度低的优势。通过搭建实验平台,完成了50 m的无线传输测试。实验在1D-CNN网络中加入残差块,能够有效避免梯度消失,提升信号均衡效果。重点分析了传输速率和不同神经网络信号恢复方案对系统性能的影响,同时讨论了1D-CNN神经元数量和隐藏层深度与传输性能的关系。所提1D-CNN信号恢复方法有效补偿了系统中的非线性效应,将系统误码率由4.6×10-3降低至1.4×10-3。

    Abstract:

    The terahertz(THz) band(0.1~10 THz) has become a key technology direction for future wireless communications due to its large bandwidth and high-speed transmission characteristics. In this paper, a 300 GHz terahertz wireless communication system is designed and implemented based on an all-electronics scheme. Compared with photonics-aided approaches, this system offers advantages of simple structure and low complexity. Through the construction of an experimental platform, wireless transmission tests over 50 m are completed. Residual blocks are incorporated into the One-Dimension Convolutional Neural Network(1D-CNN) in the experiments, which can effectively avoid gradient vanishing and enhance signal equalization performance. The effects of transmission rate and different neural network signal recovery schemes on system performance are analyzed in detail. Meanwhile, the relationship among the number of 1D-CNN neurons, the depth of hidden layers, and transmission performance is discussed. The proposed 1D-CNN signal recovery method effectively compensates for nonlinear effects in the system, reducing the system Bit Error Rate(BER) from 4.6×10-3 to 1.4×10-3.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马源,徐思聪,龙健宇,等.基于1D-CNN均衡的全电子300 GHz太赫兹50 m无线通信系统传输[J].太赫兹科学与电子信息学报,2026,24(8):919~925. DOI:10.11805/TKYDA2025258.
Ma Yuan, Xu Sicong, Long Jianyu, et al.1D-CNN based equalization for all-electronic 300 GHz terahertz 50 m wireless transmission system[J]. Journal of Terahertz Science and Electronic Information,2026,24(8):919-925. DOI:10.11805/TKYDA2025258.

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  • 收稿日期:2025-08-21
  • 最后修改日期:2025-11-08
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  • 在线发布日期: 2026-09-03
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