非線性效應限制是高速可見光通信系統(tǒng)性能提升的一大瓶頸問題,為此提出將支持向量機(support vector machine, SVM)監(jiān)督學習算法應用于幾何整形可見光通信系統(tǒng)接收信號星座點的分類判決,將信號的同向分量和正交分量作為特征向量,建立最優(yōu)分類界面,以降低非線性條件下星座點變形帶來的符號誤判,同時比較幾種幾何整形設計的性能.仿真分析和實驗結果表明,SVM提升了非線性條件下系統(tǒng)的性能,在數(shù)據(jù)速率為1.2 Gbit/s的高速可見光通信傳輸中,圓-169幾何整形16正交幅度調制(quadrature amplitude modulation,QAM)的符號誤碼性能最優(yōu).

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【文章目錄】：
1 幾何整形技術
2 抗非線性SVM算法
3 仿真分析
4 實驗驗證
5 結語



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