基于信道均衡技术的室内可见光MIMO通信系统研究

发布时间：2017-10-29 01:09

  本文关键词：基于信道均衡技术的室内可见光MIMO通信系统研究

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【摘要】：随着白光LED技术的发展和在照明领域的普及,出现一种新兴的无线光通信——可见光通信(VLC)。通过对照明白光LED驱动上进行数据信号的调制,VLC可向室内设备提供高达千兆级速率的通信能力。然而目前,可见光通信仍处于实验研究阶段,主要是因为室内照明环境复杂多变,VLC系统受LED功率制约以及反射光路多径效应的干扰,传输信道出现极大的背景噪声与码间串扰(ISI),系统信噪比与误码率无法满足高速、稳定、可靠的现实通信要求。本文基于多输入输出的可见光通信概念(MIMO-VLC),着眼于通过自适应均衡技术降低噪声与串扰,通过以下几方面工作提高系统性能并降低多用户服务性能差异：1.介绍MIMO-VLC系统与信道模型,搭建实际仿真环境,展示了LED光照分布、接收光功率和信噪比分布以及多径时延扩展分布,针对性地阐述信噪比分布位置性差异、多径延迟引发的码间串扰等影响系统性能因素的产生原因及解决思路。2.提出一种新型的LED阵列布局方案,使信噪比分布平滑无暗角,令系统提供给不同位置用户等值的通信能力,在合理配置布局位置与输出功率下仿真得到低至0.8dB的信噪比差异抖动。3.针对新布局更极端的多径效应,拟采用时域均衡技术降低码间串扰,分析线性迫零均衡(ZF)与自适应最小均方差均衡(LMS)效果,得出系统在信道均衡器加持下可改善误码性能,但对于高速多变信道,抵抗串扰效果仍不理想。4.提出基于人工神经网络(ANN)自适应均衡技术与分集接收技术,利用多层神经网络解决二值分类问题,结合MIMO-VLC多输入分集特性实现信道估计与自适应均衡优化。研究表明,具有ANN均衡的分集接收器,只需要少量训练序列便可达传统LMS均衡效果,越高速率情况下,更能充分利用有限的差异信息估计系统信道,自适应地提升噪声抵抗与串扰均衡能力,表现出在苛刻信噪比下维持高速率低误码传输的优异性能,从而提升复杂信道中的系统整体性能。文章最后,提出了双向全双工的MIMO-VLC系统的设想,利用白光LED中三色发光芯片单独调制,采用光学滤镜分集接受三路信道,实现协同双工可见光通信系统。结合自适应的均衡技术,将令可见光通信具有更广阔的发展应用前景。
【关键词】：可见光通信 自适应均衡技术 人工神经网络 通信光源布局 MIMO技术
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.1
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 引言14
• 1.2 课题研究背景及意义14-15
• 1.3 可见光通信发展概况15-18
• 1.3.1 国外研究现状15-17
• 1.3.2 国内研究现状17
• 1.3.3 可见光通信研究热点17-18
• 1.4 论文研究内容及章节安排18-19
• 第二章 室内可见光通信模型19-35
• 2.1 引言19
• 2.2 VLC系统模型与基本原理19-27
• 2.2.1 系统模型19-20
• 2.2.2 LED光源的照明特性与布局20-22
• 2.2.3 光电检测器光学特性22-23
• 2.2.4 调制技术23-25
• 2.2.5 室内环境模型及仿真25-27
• 2.3 VLC信道模型27-33
• 2.3.1 信道传播模型27-28
• 2.3.2 直射链路响应28-29
• 2.3.3 反射链路响应29-30
• 2.3.4 仿真光功率与信噪比分布30-32
• 2.3.5 延时扩展及串扰特性32-33
• 2.4 本章小结33-35
• 第三章 新型LED分布的MU-MIMO系统分析35-53
• 3.1 引言35
• 3.2 环绕圆与角补偿LED阵列35-42
• 3.2.1 模型提出的依据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多径效应40-42
• 3.3 信道时域均衡42-51
• 3.3.1 均衡器结构与原理42-44
• 3.3.2 ZF均衡及CCA优化结果44-47
• 3.3.3 LMS与RLS均衡对比47-50
• 3.3.4 判决反馈均衡器50-51
• 3.4 本章小结51-53
• 第四章 人工神经网络的可见光通信均衡技术53-67
• 4.1 引言53
• 4.2 人工神经网络53-57
• 4.2.1 人工神经元结构53-54
• 4.2.2 人工神经网络模型及特性54-56
• 4.2.3 BP神经网络56-57
• 4.3 基于BP神经网络的VLC自适应均衡57-62
• 4.3.1 ANN自适应均衡器结构57-58
• 4.3.2 ANN均衡仿真结果分析58-62
• 4.4 基于神经网络的分集接收合并优化62-65
• 4.4.1 分集接收技术62
• 4.4.2 MIMO-VLC的分集实现62-63
• 4.4.3 基于神经网络的角度分集接收63-64
• 4.4.4 ANN分集合并结果仿真分析64-65
• 4.5 本章小结65-67
• 第五章 MIMO仿真系统设计与双向通信设想67-75
• 5.1 引言67
• 5.2 室内可见光MIMO系统设计67-71
• 5.2.1 系统基础67-69
• 5.2.2 结构设计及仿真界面69-71
• 5.3 双向通信设想71-74
• 5.3.1 白光LED的频带分集利用71-72
• 5.3.2 双向VLC系统设计72-73
• 5.3.3 双向VLC系统的通信协调机制73-74
• 5.4 本章小结74-75
• 总结与展望75-77
• 参考文献77-82
• 攻读学位期间发表的论文82-84
• 致谢84

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本文编号：1110733