本文選題：無線光通信　切入點：成像通信　出處：《中國科學技術(shù)大學》2017年博士論文

【摘要】：近年來,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,移動用戶的業(yè)務流量呈爆炸式增長。為了實現(xiàn)熱點高容量、低功耗大連接和低時延高可靠的通信連接,以擴展頻譜帶寬的高頻段傳輸成為下一代移動通信的關(guān)鍵技術(shù)。其中,以可見光通信技術(shù)為代表的光保真技術(shù)(LiFi)因其具有超大帶寬、綠色高能效、無電磁干擾以及易部署等優(yōu)點,成為構(gòu)建具有高頻譜效率與高能量效率超密集異構(gòu)網(wǎng)絡的重要選擇。成像光通信是一種特殊的可見光通信方式,在實現(xiàn)泛在部署、超大規(guī)模光多輸入多輸出(MIMO)接收、多頻(色)接收以及大視場角抗干擾接收等方面有著明顯的優(yōu)勢。因此,基于成像通信的研究對構(gòu)建大容量無線光通信網(wǎng)絡意義重大。從現(xiàn)有關(guān)于成像通信的研究來看,大多集中于調(diào)制技術(shù)、系統(tǒng)同步及系統(tǒng)實現(xiàn)等方面。但從后續(xù)關(guān)于最優(yōu)傳輸信號設計、最佳信號檢測與估計以及信道編碼譯碼等方面的研究來看,構(gòu)建一個能夠統(tǒng)一表征成像通信的通信模型,同時基于此模型進行性能分析的研究至關(guān)重要。因此,本文針對成像通信特點,構(gòu)建成像通信系統(tǒng)模型,推導不同通信場景下的信道容量,并通過實驗的辦法驗證所構(gòu)建通信模型及容量性能理論分析的正確性。本論文的主要研究內(nèi)容和貢獻如下:(1)構(gòu)建能夠統(tǒng)一表征成像通信的通信模型,包括信號模型、噪聲模型及統(tǒng)計信道模型。考慮照明約束條件,給出了由多維正交基函數(shù)集合構(gòu)成的非負信號可行域、平均光功率約束可行域及峰值光功率可行域空間。建立了包括源端輻射模式、光學系統(tǒng)響應、像素探測器響應以及指向偏差等因素在內(nèi)的統(tǒng)計信道模型。同時基于光電器件的物理性質(zhì)及制造工藝影響,系統(tǒng)分析了成像接收機中的噪聲分量。最后建立能夠統(tǒng)一表征成像通信的通信模型。(2)在發(fā)射端信道信息(CSIT)已知的情況下,首先將單光源構(gòu)成的理想成像單輸入單輸出(SISO)信道建模為混合式依賴信號的高斯噪聲(M-SDGN)信道。針對M-SDGN信道,我們分析了基于熵率不等式、輸入輸出微分滴、容量對偶方法以及球填充理論等方法在進行M-SDGN信道容量推導時的不適用性。接下來,我們在數(shù)學上證明了使得M-SDGN信道容量可達的最優(yōu)輸入分布的唯一性以及離散性,并給出了滿足最優(yōu)輸入分布的充分必要條件。最后,在給定最優(yōu)輸入分布充分必要的條件上,我們證明了 x= 0為最優(yōu)幅度質(zhì)點的結(jié)論,并結(jié)合Blahut-Arimoto迭代算法設計出低復雜度的離散輸入分布搜索算法。(3)在CSIT已知的情況下,我們將多光源構(gòu)成的成像MIMO信道建模為MIMO-SDGN信道。針對成像MIMO-SDGN信道,我們首先分析了和容量可達最優(yōu)輸入分布不再為離散輸入分布。之后,我們分別通過信道矩陣求逆、QR分解以及具有直流偏置的奇異值分解(DC-SVD)分解的方法將MIMO-SDGN信道解耦為具有不同光約束及SDGN的并行光信道。之后,我們給出了該并行光信道和容量上下界的閉式表達,以及所達和容量上下界的功率分配策略。仿真結(jié)果表明,所推導的成像MIMO-SDGN信道和容量上下界在高信噪比下具有較小的間隙,體現(xiàn)了容量緊界的特征,并且驗證了基于信道矩陣求逆及QR分解方法所求的和容量大于DC-SVD解耦辦法。(4)搭建成像通信試驗平臺,統(tǒng)計分析成像通信中的噪聲模型,比較系統(tǒng)實際所達速率與理論容量性能的性能差異。通過實驗,我們驗證了成像通信中的噪聲為高斯白噪聲,輸入光信號與輸出噪聲方差之間呈二次函數(shù)關(guān)系,從而驗證了所提M-SDGN信道模型的正確性。另外我們測試了優(yōu)化設計后的成像SISO系統(tǒng)與成像MIMO系統(tǒng)所能達的傳輸速率,并且與相應參數(shù)下的理論容量性能進行比較。結(jié)果表明,不管是優(yōu)化后的脈沖幅度調(diào)制SISO(PAM-SISO)系統(tǒng)還是顏色強度調(diào)制MIMO(CIM-MIMO)系統(tǒng),系統(tǒng)所達的速率與容量界還都還存在2 bit/s/Hz～3 bit/s/Hz 左右的余量。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of mobile Internet, mobile user traffic exploding. In order to realize the focus of high capacity, low power consumption and low delay and high reliability communication connection connection to spread spectrum bandwidth and high frequency transmission has become the key technology of the next generation of mobile communication. Among them, the visible light communication technology as the representative of the optical fi (LiFi) because of its large bandwidth, high efficiency green, no electromagnetic interference and easy deployment has become an important choice to construct has high spectrum efficiency and high energy efficiency of ultra dense heterogeneous network. The imaging optical communication is a kind of visible light communication in a special way. The ubiquitous deployment of large scale optical multiple input multiple output (MIMO) receiver, multi frequency (color) has obvious advantages and wide field angle receiving anti jamming receiver and so on. Therefore, research on imaging communication based on the Built in high-capacity wireless optical communication network is of great significance. From the existing research on image communication, mostly focused on the modulation technology, system synchronization and system realization. But from the follow-up on the optimal transmission signal design, optimal signal detection and estimation and channel encoding decoding and so on, to build a unified communication model characterization of imaging communication, and based on the model of performance analysis. Therefore, according to the characteristics of image communication, construct the imaging model of communication system, the channel capacity is derived in different communication scenarios, and through experiments to build correct analysis of communication model and capacity theory. The main research contents of this thesis and the contributions are as follows: (1) to construct the unified communication model characterizing the imaging communication, including signal model, channel model and noise model system. Considering the lighting constraints, by multidimensional orthogonal basis function set consisting of non negative signal gives the feasible domain space, Ping Junguang power constraint feasible domain and peak optical power. The feasible region including the establishment of the source radiation pattern, optical system response, pixel detector response and pointing error and other factors, the statistical channel model. At the same time, the physical properties of photoelectric the device and the manufacturing process based on systematic analysis of the influence, the noise component imaging receiver. Finally the establishment of unified communication model can characterize imaging communication. (2) in the channel information at the transmitter (CSIT) is known, will be the first single output ideal imaging single light source composed of single input (SISO) channel modeling for Gauss mixed signal dependent noise (M-SDGN) channel. According to the M-SDGN channel, we analyze the rate of entropy inequality based on input and output differential capacity drops, dual method and ball filling Applicability of the theory method in the derivation of M-SDGN channel capacity. Next, we prove the uniqueness of the optimal input distribution of M-SDGN channel capacity is discrete and in mathematics, and gives the necessary and sufficient conditions for the optimal input distribution. Finally, the optimal input distribution is given a sufficient and necessary condition. We show that x= 0 is the optimal particle amplitude results, combined with the Blahut-Arimoto algorithm to design the discrete input distribution search algorithm with low complexity. (3) CSIT in the known circumstances, we will MIMO channel modeling, imaging light source for MIMO-SDGN channel. According to the imaging of MIMO-SDGN channel, we first analyze the capacity and up to the optimal input distribution is no longer for the discrete input distribution. After that, we were through the inverse channel matrix, QR decomposition and singular value decomposition (DC-SVD with DC bias ) decomposition method MIMO-SDGN channel decoupling for parallel optical channels with different optical constraints and SDGN. After that, we give the lower bound on the capacity of parallel optical channel and a closed expression, and the lower bound on the capacity and power allocation strategy. The simulation results show that the lower bound of channel capacity and MIMO-SDGN imaging is deduced a small gap in high SNR, reflects the characteristics of capacity tight bound, and verified the desired inverse and QR channel matrix decomposition method based on the capacity of more than DC-SVD and decoupling approach. (4) to build a test platform for imaging communication, statistical analysis of noise model imaging communication, the actual rate and capacity theory the performances of the difference system. Through the experiment, we verified the noise imaging communication in the white Gauss noise, a quadratic function relationship between the input signal and output noise variance, and verification The correctness of the proposed M-SDGN channel model. We also tested the transmission rate of the optimized SISO imaging system and the imaging system can reach MIMO, and compared with the theoretical capacity of the corresponding parameters. The results show that whether the optimized SISO pulse amplitude modulation (PAM-SISO) system and color intensity modulation MIMO (CIM-MIMO) system, speed and capacity are the world system there are 2 bit/s/Hz to about 3 bit/s/Hz margin.

【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.1

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本文編號：1706742