Методы машинного обучения для демультиплексирования акустических мод с орбитальным угловым моментом

Abstract

Мультиплексирование сигналов с использованием орбитального углового момента (ОУМ) является перспективным методом мультиплексирования в системах связи. Ранее было продемонстрировано мультиплексирование ОУМ для подводной акустической связи, где передача данных осуществлялась при помощи одного акустического пучка. Для демультиплексирования сигнала ОУМ чаще всего используется классический корреляционный метод, но он чувствителен к изменениям параметров сигнала. Например, изменения параметров могут быть связаны с распространением волн через неоднородную среду. Автором предложен и апробирован подход, использующий методы машинного обучения. С его помощью удалось достичь точности демультиплексирования 96% для нестационарных сигналов.