本文關鍵詞：基于信道均衡技術的室內可見光MIMO通信系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著白光LED技術的發(fā)展和在照明領域的普及,出現一種新興的無線光通信——可見光通信(VLC)。通過對照明白光LED驅動上進行數據信號的調制,VLC可向室內設備提供高達千兆級速率的通信能力。然而目前,可見光通信仍處于實驗研究階段,主要是因為室內照明環(huán)境復雜多變,VLC系統(tǒng)受LED功率制約以及反射光路多徑效應的干擾,傳輸信道出現極大的背景噪聲與碼間串擾(ISI),系統(tǒng)信噪比與誤碼率無法滿足高速、穩(wěn)定、可靠的現實通信要求。本文基于多輸入輸出的可見光通信概念(MIMO-VLC),著眼于通過自適應均衡技術降低噪聲與串擾,通過以下幾方面工作提高系統(tǒng)性能并降低多用戶服務性能差異：1.介紹MIMO-VLC系統(tǒng)與信道模型,搭建實際仿真環(huán)境,展示了LED光照分布、接收光功率和信噪比分布以及多徑時延擴展分布,針對性地闡述信噪比分布位置性差異、多徑延遲引發(fā)的碼間串擾等影響系統(tǒng)性能因素的產生原因及解決思路。2.提出一種新型的LED陣列布局方案,使信噪比分布平滑無暗角,令系統(tǒng)提供給不同位置用戶等值的通信能力,在合理配置布局位置與輸出功率下仿真得到低至0.8dB的信噪比差異抖動。3.針對新布局更極端的多徑效應,擬采用時域均衡技術降低碼間串擾,分析線性迫零均衡(ZF)與自適應最小均方差均衡(LMS)效果,得出系統(tǒng)在信道均衡器加持下可改善誤碼性能,但對于高速多變信道,抵抗串擾效果仍不理想。4.提出基于人工神經網絡(ANN)自適應均衡技術與分集接收技術,利用多層神經網絡解決二值分類問題,結合MIMO-VLC多輸入分集特性實現信道估計與自適應均衡優(yōu)化。研究表明,具有ANN均衡的分集接收器,只需要少量訓練序列便可達傳統(tǒng)LMS均衡效果,越高速率情況下,更能充分利用有限的差異信息估計系統(tǒng)信道,自適應地提升噪聲抵抗與串擾均衡能力,表現出在苛刻信噪比下維持高速率低誤碼傳輸的優(yōu)異性能,從而提升復雜信道中的系統(tǒng)整體性能。文章最后,提出了雙向全雙工的MIMO-VLC系統(tǒng)的設想,利用白光LED中三色發(fā)光芯片單獨調制,采用光學濾鏡分集接受三路信道,實現協(xié)同雙工可見光通信系統(tǒng)。結合自適應的均衡技術,將令可見光通信具有更廣闊的發(fā)展應用前景。
【關鍵詞】：可見光通信 自適應均衡技術 人工神經網絡 通信光源布局 MIMO技術
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 引言14
• 1.2 課題研究背景及意義14-15
• 1.3 可見光通信發(fā)展概況15-18
• 1.3.1 國外研究現狀15-17
• 1.3.2 國內研究現狀17
• 1.3.3 可見光通信研究熱點17-18
• 1.4 論文研究內容及章節(jié)安排18-19
• 第二章 室內可見光通信模型19-35
• 2.1 引言19
• 2.2 VLC系統(tǒng)模型與基本原理19-27
• 2.2.1 系統(tǒng)模型19-20
• 2.2.2 LED光源的照明特性與布局20-22
• 2.2.3 光電檢測器光學特性22-23
• 2.2.4 調制技術23-25
• 2.2.5 室內環(huán)境模型及仿真25-27
• 2.3 VLC信道模型27-33
• 2.3.1 信道傳播模型27-28
• 2.3.2 直射鏈路響應28-29
• 2.3.3 反射鏈路響應29-30
• 2.3.4 仿真光功率與信噪比分布30-32
• 2.3.5 延時擴展及串擾特性32-33
• 2.4 本章小結33-35
• 第三章 新型LED分布的MU-MIMO系統(tǒng)分析35-53
• 3.1 引言35
• 3.2 環(huán)繞圓與角補償LED陣列35-42
• 3.2.1 模型提出的依據35-36
• 3.2.2 模型的信噪比分布36-38
• 3.2.3 CCA的功率分配38-40
• 3.2.4 CCA多徑效應40-42
• 3.3 信道時域均衡42-51
• 3.3.1 均衡器結構與原理42-44
• 3.3.2 ZF均衡及CCA優(yōu)化結果44-47
• 3.3.3 LMS與RLS均衡對比47-50
• 3.3.4 判決反饋均衡器50-51
• 3.4 本章小結51-53
• 第四章 人工神經網絡的可見光通信均衡技術53-67
• 4.1 引言53
• 4.2 人工神經網絡53-57
• 4.2.1 人工神經元結構53-54
• 4.2.2 人工神經網絡模型及特性54-56
• 4.2.3 BP神經網絡56-57
• 4.3 基于BP神經網絡的VLC自適應均衡57-62
• 4.3.1 ANN自適應均衡器結構57-58
• 4.3.2 ANN均衡仿真結果分析58-62
• 4.4 基于神經網絡的分集接收合并優(yōu)化62-65
• 4.4.1 分集接收技術62
• 4.4.2 MIMO-VLC的分集實現62-63
• 4.4.3 基于神經網絡的角度分集接收63-64
• 4.4.4 ANN分集合并結果仿真分析64-65
• 4.5 本章小結65-67
• 第五章 MIMO仿真系統(tǒng)設計與雙向通信設想67-75
• 5.1 引言67
• 5.2 室內可見光MIMO系統(tǒng)設計67-71
• 5.2.1 系統(tǒng)基礎67-69
• 5.2.2 結構設計及仿真界面69-71
• 5.3 雙向通信設想71-74
• 5.3.1 白光LED的頻帶分集利用71-72
• 5.3.2 雙向VLC系統(tǒng)設計72-73
• 5.3.3 雙向VLC系統(tǒng)的通信協(xié)調機制73-74
• 5.4 本章小結74-75
• 總結與展望75-77
• 參考文獻77-82
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文82-84
• 致謝84

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本文編號：1110733