可見光通信（VLC）作為一種綠色、安全、頻譜資源豐富的新興通信方式,它有效緩解了現(xiàn)有射頻通信頻譜資源緊張的問題。但是,作為可見光通信系統(tǒng)的關(guān)鍵器件,LED本身的電光轉(zhuǎn)化非線性和有限帶寬帶來的記憶效應(yīng)制約了信號(hào)的傳輸質(zhì)量。為了提高VLC系統(tǒng)的性能,需要抑制傳輸過程中信號(hào)產(chǎn)生的非線性失真。本文針對(duì)系統(tǒng)受到的線性與非線性損傷,對(duì)VLC系統(tǒng)建模,并基于該模型先后提出了兩種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的后失真補(bǔ)償器結(jié)構(gòu)。本文的主要內(nèi)容如下:首先對(duì)可見光通信系統(tǒng)建模。利用維納模型、Rapps雙端飽和模型和點(diǎn)光源的郎伯輻射模型,推導(dǎo)出直射鏈路下包含LED非線性電光轉(zhuǎn)化和記憶效應(yīng)的信道響應(yīng)。結(jié)合DCO-OFDM調(diào)制,搭建VLC系統(tǒng)模型。通過該模型觀察信號(hào)落入不同區(qū)域時(shí)幅值和星座圖的變化,驗(yàn)證非線性失真存在的真實(shí)性和本文研究非線性失真補(bǔ)償技術(shù)的必要性。其次,針對(duì)傳統(tǒng)后失真補(bǔ)償方法和決策樹方法的缺陷,提出一種利用網(wǎng)格搜索法尋優(yōu)的基于XGBoost后失真補(bǔ)償方法,提升補(bǔ)償器的擬合精度和泛化能力。仿真證明在犧牲一定的計(jì)算復(fù)雜度情況下,與基于線性最小二乘法、沃爾泰拉級(jí)數(shù)和記憶多項(xiàng)式的后失真補(bǔ)償器相比,基于XGBoost的后失真... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

LED的幅頻響應(yīng)

中北大學(xué)學(xué)位論文9圖2-2LED的幅頻響應(yīng)圖2-3LED的伏安特性曲線Figure2-2.Amplitude-frequencyresponseofLEDFigure2-3.U-IcurveofLED考慮帶記憶效應(yīng)的LED燈模型，常采用的方法包括維納模型、漢默斯坦模型、記憶多項(xiàng)式模型等[50]。本文采用如圖2-4所示的維納模型對(duì)LED進(jìn)行建模，將LED燈的非線性變換分為線性時(shí)不變模塊和無記憶非線性模塊。線性時(shí)不變模塊Rapps模型x(n)r(n)yLED(n)圖2-4維納模型Figure2-4.Wienermodel其中，線性時(shí)不變模塊的表達(dá)式為：()=()=0(2-1)()表示加載到LED燈兩端的電壓，表示某個(gè)采樣時(shí)刻，表示最大延遲抽頭，表示時(shí)延權(quán)重。無記憶非線性模塊采用Rapps雙端飽和模型[51]。首先利用直線方程：=(2-2)擬合實(shí)際測(cè)得的LED伏安關(guān)系的線性部分。其中，和分別是擬合直線的斜率和截距，和分別表示通過LED的電壓與電流。接著利用S型曲線和截?cái)嗪瘮?shù)建立雙端飽和模型，表達(dá)式為：

中北大學(xué)學(xué)位論文333.4.1參數(shù)設(shè)置為了使模型能夠自動(dòng)適應(yīng)不同傳輸條件下信號(hào)的變化，采用落入非線性區(qū)域的典型信號(hào)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，提高模型的抗干擾能力。此時(shí)輸入LED的偏置電壓Vdc和信號(hào)動(dòng)態(tài)范圍Vpp分別為4.1V和1.6V，信號(hào)與噪聲的輸出功率比SNR為16dB。(1)Volterra級(jí)數(shù)和記憶多項(xiàng)式參數(shù)設(shè)置對(duì)于基于多項(xiàng)式級(jí)數(shù)展開的后失真補(bǔ)償方法，模型的收斂速度取決于權(quán)值更新算法，需要更新的權(quán)值個(gè)數(shù)則由多項(xiàng)式的級(jí)數(shù)（）和延遲抽頭（）個(gè)數(shù)決定。為了加快模型的訓(xùn)練速度，本文采取RLS算法更新權(quán)值，觀察多項(xiàng)式級(jí)數(shù)和延遲抽頭個(gè)數(shù)對(duì)信號(hào)EVM的影響。圖3-5為基于Volterra級(jí)數(shù)和記憶多項(xiàng)式的后失真補(bǔ)償器輸出信號(hào)誤差向量幅度與延遲抽頭個(gè)數(shù)的關(guān)系。當(dāng)輸入樣本的延遲抽頭個(gè)數(shù)大于等于3時(shí)，二者的EVM大小基本保持不變。這和設(shè)定的LED模型相符。為了提高模型的自適應(yīng)能力，獲取更多信號(hào)之間的相關(guān)信息，最終確定延遲抽頭個(gè)數(shù)為4。當(dāng)確定最佳延遲抽頭個(gè)數(shù)后，我們觀察記憶多項(xiàng)式的最高階大小和EVM的關(guān)系。如圖3-6所示，基于記憶多項(xiàng)式補(bǔ)償?shù)男盘?hào)EVM至4階后基本保持不變。因此，本文選取的基于記憶多項(xiàng)式的后失真補(bǔ)償器最高階數(shù)為4。圖3-5延遲抽頭個(gè)數(shù)（Q）與誤差向量幅度關(guān)系圖3-6記憶多項(xiàng)式階數(shù)(K)與誤差向量幅度關(guān)系Figure3-5.RelationshipbetweenQandEVMFigure3-6.RelationshipbetweenKandEVM

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3341919