[发明专利]基于正交映射与概率神经网络的可见光信道联合均衡方法

权利要求书

1.一种基于正交映射与概率神经网络的可见光信道联合均衡方法，其特征在于，信号通过可见光MIMO信道从发射端传送到接收端；所述的可见光MIMO信道为多输入多输出信道，当发送端个数为N_t时，接收端个数为N_r，可见光MIMO信道矩阵为N_r乘N_t的二维矩阵H；所述的联合均衡为前置均衡与后置均衡相结合；其方法包括以下步骤：

发送端：

S1：产生比特流；

S2：对比特流进行信号调制，信号调制采用2-PAM调制得到信号A，其中为第i个信道发送的调制后信息；

S3：将调制后的信号进行正交向量映射；具体实现方法为：取发送端和接收端都已经知道的一个D维正交矩阵U∈R^D×D，且D＞N_t，U＝[u₁，u₂，...，u_D]，其中u₁，u₂，...，u_D∈R^D×1为单位正交列向量；在这些正交向量中取N_t个分别分配给N_t个信道，假设第i个信道分配到的单位正交向量为u_i，这个信道的经过正交映射后的发送信息其中运算符表示克罗内克积；

S4：将正交向量映射后得到的新的调制信号进行功率控制，功率控制为对正交映射后的新的调制信号乘上一个固定值；

S5：对输出信号增加直流偏置；

S6：LED将电信号转换为光信号发送到可见光信道中；

接收端：

S7：光电检测器接收光信号，转换为电信号；

S8：去除电信号的直流偏置；

S9：对所得的电信号进行正交逆映射，正交逆映射为以正交向量的长度D为基准进行串并转换；

S10：检测判决，检测判决为将串并转换后的信号输入概率神经网络，概率神经网络根据输入信息与训练序列的对比进行匹配分类；

S11：接收比特流。