为应对通信传输容量快速增长的需求,本文提出了一种新型信息调制方法—频分信道利用(frequency division channel utilization, FDCU)技术. FDCU基于非正交子载波调制, 其调制机制与OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)等正交子载波方法显著不同, 可有效提升信道传输容量. 然而, 由于非正交特性, 传统傅里叶变换方法不再适用于FDCU信号解调. 针对这一问题, 本文结合实验与仿真提出了两种解调方案. 数据预处理结合轻量级神经网络的方案可在子载波数量较少的场景下实现快速有效解调, 但随着子载波数量增加, 解调准确率逐渐下降. 为解决该问题, 本文首次提出隐式时间收敛(implicit temporal convergence, ITC)算法, 其利用FDCU信号采样序列中隐性参量的时域相关性, 逐步缩小候选数据集, 实现高效信号解调. 进一步地, 通过引入阈值约束、滑动平均以及采样点高斯加权等改进措施, 显著提升了低信噪比条件下的解调性能. 实验结果显示, 在5个子载波、信噪比17 dB的情况下, ITC算法可实现100%的解调准确率. 此外, 本研究还首次利用光通信实验平台完成了FDCU信号的物理生成、传输及解调, 并对ITC算法的性能进行了全面理论分析. 相关成果为未来高带宽通信与 6G 系统提供了新的有效实现路径.
Dan et al. (2026) studied this question.
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