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基于机器学习的水下光通信信号检测及处理算法研究
一、引言
随着水下通信技术的发展,水下光通信成为了一项关键技术。然而,水下环境复杂多变,光信号传输过程中会受到多种因素的干扰,如水体散射、吸收、湍流等,导致信号质量严重下降。因此,对水下光通信信号的检测及处理显得尤为重要。近年来,机器学习技术的发展为水下光通信信号的检测及处理提供了新的思路和方法。本文将就基于机器学习的水下光通信信号检测及处理算法进行研究。
二、水下光通信信号的特点及挑战
水下光通信是通过光信号在水中传输信息的一种通信方式。由于水体的特殊性质,水下光通信信号具有以下特点:
1.信号衰减严重:水对光的吸收和散射作用导致信号强度迅速
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