[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

说明书

本发明公开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，包括发送端和接收端，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MINO信道为多输入多输出信道；所述的联合均衡为前置均衡与后置均衡相结合；本发明采用的是前置均衡技术与后置均衡技术相结合的联合均衡方案，即基于正交映射与概率神经网络的可见光多输入多输出信道联合均衡方法，能有效抑制可见光MIMO通信系统信道之间的干扰，提高数据传输可靠性。

技术领域

本发明涉及移动通信的可见光通信领域，更具体地，涉及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。

背景技术

近年来，随着发光二极管(Light-emitting Diode，LED)的发展与推广，可见光通信(Visible Light Communications，VLC)也凭借其各项突出的优点(清洁，高安全性，频谱资源丰富等)而引起了广大学者的注意[1]。同时，可见光通信因其能短距离高速传输而成为解决接入设备爆炸式增长需求的一个潜在的强有力的候选者。

现有的商业化的LED的调制带宽有限(约为10～20MHz)，这一特性限制了采用LED作为发射端的可见光通信的传输速率。为了进一步提高速率和充分利用频谱资源，可以引入多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术[2]。

另外，不同于传统的电磁波(Radio Frequency，RF)通信系统，可见光通信的信道必须为非负实数，因为LED的光强不能为负数和复数，因而在发送端一般采用幅度调制和直接检测(Intensity Modulation/Direct Detection，IM/DD)技术，因而信道之间的相关性是可见光MIMO通信的传输速率的另一个瓶颈[2]。为了减小信道之间的相关性，提高传输的可靠性，提高数据传输速率，在接收端或者发送端采用均衡技术是很有必要的[2]。具体可以用实物模拟框图说明。

如图1所示为可见光MIMO通信系统的实物模拟框图。该系统有Nt个发送端(即发光二极管LED)和Nr个接收端(即光电检测器Photo-Diode，PD)。为简单起见，我们取N_t＝4，Nr＝4。这是个4乘4的可见光MIMO通信系统。由实物

根据模拟框图可以看出，接收端同时收到来自周围的发送端发送的信号，对一个接收端来说，其他用户的信号就是干扰，因而限制了传输速率。另外一个影响传输可靠性的因素是噪声。对于可见光通信系统，来自环境的光的影响的噪声可以建模为加性高斯白噪声[2]。

均衡技术分为前置均衡和后置均衡。在接收端采用的均衡技术称之为后置均衡。在发送端采用均衡技术的称之为前置均衡，也称为预均衡或者预编码[5]。接收端可以通过接收发送端发送的导频(训练序列)得到MIMO信道的估计矩阵，从而得到信道的信息(Channel State Information，CSI)[5]。

相对后置均衡技术而言，在发送端采用的前置均衡技术若需要用到信道估计信息(比如最小均方差预均衡时)，则需要接收端从另一可靠信道将信道估计信息(CSI)反馈给发送端[5]。但是在发送端采用前置均衡技术的效果要比在接收端采用前置均衡技术的效果要好，原因是采用后置均衡时传输噪声已经叠加在信号上了，而前置均衡则没有这一影响[8]。神经网络由于其可以形成任意的非线性界限而被广泛应用于各个领域。在通信系统中也有利用神经网络分类特性来进行信号均衡的技术。但是神经网络训练时需要大量的计算量，这对于通信系统尤其是实时或高速通信系统来说是一个极大的负担[6]。而概率神经网络在训练时不需要迭代，而是直接将训练序列存储于模式层，从而简化了计算量[7]。

与目前的均衡技术不同的是，本专利采用的是前置均衡技术与后置均衡技术相结合的联合均衡方案，即基于正交映射与概率神经网络的可见光多输入多输出信道联合均衡方法，有效提高传输可靠性。

参考文献