【摘要】：由于碼間干擾的影響,導(dǎo)致可見(jiàn)光通信系統(tǒng)的誤碼率提升。為此,提出了一種基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(ANN)的接收系統(tǒng),采用角度分集接收技術(shù)采集信號(hào),并通過(guò)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)所獲得的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行合并優(yōu)化構(gòu)成總的輸出信號(hào)。該接收系統(tǒng)可以有效地降低碼間干擾對(duì)系統(tǒng)的影響,提高接收信號(hào)的信噪比(SNR),降低系統(tǒng)的誤碼率(BER)。采用Matlab軟件模擬仿真信號(hào)傳輸實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證該系統(tǒng)的性能及優(yōu)越性。仿真結(jié)果表明,在信源與環(huán)境的信噪比相同情況下,基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)均衡處理的分集接收系統(tǒng)誤碼率比傳統(tǒng)的使用單輸入單輸出(SISO)技術(shù)的系統(tǒng)誤碼率更低,并且可以減弱碼間干擾所帶來(lái)的影響。優(yōu)化了可見(jiàn)光通信(VLC)系統(tǒng)的信道性能,具有廣闊的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Due to the influence of inter-symbol interference (ISI), the BER of visible light communication system is improved. In this paper, a receiving system based on artificial neural network (ANN) is proposed, in which angle diversity is used to collect the signal, and the neural network is used to combine and optimize the multiple sets of data to form the total output signal. The receiver system can effectively reduce the influence of inter-symbol interference on the system, and improve the SNR of received signal (SNR), to reduce the bit error rate (BER).) of the system. The Matlab software is used to simulate the simulation signal transmission experiment to verify the performance and superiority of the system. The simulation results show that the bit error rate of the diversity receiving system based on neural network equalization is lower than that of the traditional single-input single-output (SISO) system under the same signal to noise ratio between the source and the environment. And can reduce the impact of inter-symbol interference. The channel performance of (VLC) system for visible light communication is optimized and has a broad application prospect.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;華南理工大學(xué)發(fā)光材料與器件國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專(zhuān)項(xiàng)(2011A081301017,2012A080304012,2012A080304001) 廣州市科技計(jì)劃(2013J4300021) 國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201510561003)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 曾U喺，

本文編號(hào)：2361174