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作者：张颜鹭;王安蓉;邵宇丰;朱耀东;柳海楠;陈超;胡文光;李文臣;
单位：重庆三峡学院电子与信息工程学院;嘉兴大学信息科学与工程学院;
摘要：为应对自由空间光（FSO）通信系统中大气湍流和散射效应导致的信道非线性问题，提升第六代移动通信（6G）时代光通信系统的传输可靠性，综述机器学习（ML）在改善FSO通信信道估计中的研究进展，对比分析了深度学习和非深度学习方法在FSO信道估计中的应用，展示了ML在提升信道估计精度和系统性能方面的优势。最后，展望了ML在FSO通信中遇到的挑战和未来发展趋势，指出了ML算法在FSO通信系统中展现出的巨大潜力，并探讨了未来研究的方向。
关键词：自由空间光通信;;机器学习;;大气衰减;;信道估计;;研究进展
基金资助：国家自然科学基金项目（61107064）资助;; 重庆市教委科学技术研究计划重大资助项目（KJZD-M201901201）资助;; 重庆市三峡库区地质环境监测与灾害预警重点实验室开放基金重大资助项目（ZD2020-A0104）资助;; 浙江省重点研发计划资助项目（2017C01043）资助
