發(fā)布時(shí)間：2021-09-24 21:07

　　可見(jiàn)光通信技術(shù)作為下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù),解決了傳統(tǒng)移動(dòng)通信中存在的頻譜受限的問(wèn)題,并且數(shù)據(jù)傳輸速率可以達(dá)到百兆級(jí)。但與射頻通信技術(shù)相似,可見(jiàn)光通信系統(tǒng)中同樣存在著非線性失真。非線性失真會(huì)使得發(fā)送信號(hào)與接收信號(hào)呈現(xiàn)出非線性關(guān)系,從而在接收端對(duì)信號(hào)解碼時(shí)會(huì)產(chǎn)生較高的誤碼率。論文針對(duì)發(fā)光二極管（Light Emitting Diode,LED）的非線性失真,提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)LED的非線性失真進(jìn)行補(bǔ)償?shù)姆桨?具體內(nèi)容如下:首先,介紹了可見(jiàn)光通信系統(tǒng)的模型。其中,比較詳細(xì)的介紹了可見(jiàn)光通信系統(tǒng)中的基帶調(diào)制技術(shù)（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）,正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技術(shù),兩種常用的削波方法。并針對(duì)LED的非線性特性,給出了幾種經(jīng)典的LED數(shù)學(xué)模型。其次,在總結(jié)現(xiàn)有的LED的后失真補(bǔ)償技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了基于BP（Back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后失真補(bǔ)償技術(shù),以及基于支持向量機(jī)（Support Vector Machine,... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

LED的電壓-電流曲線圖

學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第二章 可見(jiàn)光通信系第二章 可見(jiàn)光通信系統(tǒng)模型 LED 的非線性失真補(bǔ)償技術(shù)的研究，首先要深入研究可見(jiàn)光通信系統(tǒng)模型，模型如圖 2.1 所示。與傳統(tǒng)的無(wú)線通信類似，數(shù)字信號(hào)需要經(jīng)過(guò)調(diào)制，產(chǎn)生輸?shù)碾娦盘?hào)，但由于 LED 器件要求輸入信號(hào)為正的實(shí)值，且具有閾值電壓以性，這就要求我們?cè)陔娦盘?hào)通過(guò) LED 轉(zhuǎn)換為光信號(hào)之前，對(duì)其做一個(gè)削波的信號(hào)能夠通過(guò) LED 轉(zhuǎn)換為光信號(hào)，并且不會(huì)對(duì) LED 器件產(chǎn)生影響。接收端作為信號(hào)接收器，光電檢測(cè)器的作用是將檢測(cè)到包含調(diào)制信號(hào)的光信號(hào)轉(zhuǎn)換解調(diào)還原為我們需要的數(shù)字信號(hào)。

大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第二章 可見(jiàn)光通信系統(tǒng)模有效的提高了頻譜利用率。FDM 基本原理FDM 技術(shù)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)高速的數(shù)據(jù)傳輸速率，是因?yàn)樗菍⑿诺绖澐譃槎鄠�(gè)大信道，通過(guò)多路并行的方式將信號(hào)進(jìn)行傳輸。需要高速傳輸?shù)拇袛?shù)據(jù)被分配到上進(jìn)行傳輸，這樣每個(gè)子信道的數(shù)據(jù)傳輸速率會(huì)明顯降低，信號(hào)速率遠(yuǎn)小于相干帶得符號(hào)間干擾變得很小。其系統(tǒng)模型如圖 2.2 所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定方法研究[J]. 王嶸冰,徐紅艷,李波,馮勇.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[2]室內(nèi)可見(jiàn)光通信系統(tǒng)中的OFDM與ACO-OFDM調(diào)制技術(shù)研究[J]. 彭小峰,曹陽(yáng),楊家旺,劉世濤,張勛.  光通信技術(shù). 2016(07)
[3]LED記憶非線性自適應(yīng)預(yù)失真技術(shù)研究[J]. 姚賽杰,徐浩煜,汪亮友,周婷,錢驊.  中國(guó)激光. 2014(11)
[4]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及MATLAB仿真[J]. 盛仲飆.  渭南師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2008(05)
[5]Using Support Vector Machine to Predict Eco-environment Burden:A Case Study of Wuhan,Hubei Province,China[J]. XIANG-MEI LI, JING-XUAN ZHOU,2, SONG-HU YUAN, XIN-PING ZHOU, AND QIANG FUSchool of Environmental Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, Hubei, China; China Environmental Monitoring Center, Beijing 100029, China.  Biomedical and Environmental Sciences. 2008(01)



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