本文關(guān)鍵詞：可見光通信MIMO-OFDM關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：可見光通信(VLC)技術(shù)作為一種新興的通信手段,對實(shí)現(xiàn)“綠色通信融合發(fā)展”的通信目標(biāo)有著不可替代的作用。VLC系統(tǒng)在室內(nèi)傳播時(shí)會(huì)經(jīng)歷豐富的多徑效應(yīng),由此產(chǎn)生的碼間干擾將會(huì)極大影響到系統(tǒng)性能。而且,還存在發(fā)光二極管(LED)芯片可調(diào)制帶寬不足的問題。因此,正交頻分復(fù)用(OFDM)的引入,不僅可以很好地解決多徑效應(yīng)的干擾,而且能提升頻譜效率,保證通信質(zhì)量。此外,OFDM還能提高可見光室內(nèi)定位系統(tǒng)精度,減少定位均方根(RMS)誤差范圍。同時(shí),人體陰影干擾一直是VLC系統(tǒng)重要的難點(diǎn)問題。采用多輸入多輸出(MIMO)方式的VLC系統(tǒng)具有大容量和高光照覆蓋度的優(yōu)點(diǎn),可以有效解決陰影干擾問題并增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性。因此基于MIMO-OFDM的VLC系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)大容量、高譜效、高抗擾的VLC關(guān)鍵技術(shù)及研究熱點(diǎn)。本論文依托國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,圍繞基于MIMO-OFDM的VLC系統(tǒng)的上述技術(shù)難點(diǎn)展開應(yīng)用基礎(chǔ)研究,主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：(1)針對現(xiàn)有理論模型考慮可見光寬波段特性的問題,提出了一種基于多波段追蹤法(MRT)的室內(nèi)VLC信道模型,并對模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了測試驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上利用該模型對LED芯片380nm到780nm的寬光譜信道特性進(jìn)行了仿真研究。(2)針對現(xiàn)有理論模型較少考慮人體陰影對VLC信道影響的問題,提出了一種基于人體陰影追蹤法(SRT)的室內(nèi)VLC信道分析模型,并結(jié)合實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)測試驗(yàn)證了模型的有效性。利用該模型,分析了視距(LOS)和非視距(NLOS)場景下人體陰影對室內(nèi)VLC信道的干擾程度,并對人體陰影干擾下的可見光MIMO系統(tǒng)信道容量進(jìn)行了仿真研究。(3)為了更高精度地實(shí)現(xiàn)室內(nèi)VLC信道估計(jì),提出了一種改進(jìn)的可見光OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法,即離散傅里葉變換-最小均方算法(DFT-LS),采用DFT后處理的方式,去除提取信道狀態(tài)信息時(shí)信道最大時(shí)延外噪聲的影響,提高信道估計(jì)的精度。仿真結(jié)果表明,當(dāng)OFDM符號中導(dǎo)頻間隔Nps=8, BER=10-2時(shí),該算法比普通LS算法提高約1.5dB的信噪比(SNR)。(4)針對人體陰影對室內(nèi)VLC的干擾問題,提出了一種最優(yōu)LED選擇聯(lián)合功率分配(OLPA)算法。仿真結(jié)果表明,對于3×4的MIMO信道,采用OLPA算法后能提升信道容量約3bps/Hz。同時(shí),在四象限正交幅度調(diào)制(4-QAM)調(diào)制格式下,采用OLPA算法比單獨(dú)采用LED選擇算法節(jié)省大約3dB的發(fā)送功率。(5)針對室內(nèi)定位困難的問題,提出了一種基于ACO-OFDM導(dǎo)頻信號的可見光定位方案。仿真對比了三種VLC定位方法的誤差,分別是高速OFDM調(diào)制、高速開關(guān)鍵控(OOK)調(diào)制以及低速OOK調(diào)制。結(jié)果表明,基于ACO-OFDM導(dǎo)頻信號的方案具備更好的定位性能。
【關(guān)鍵詞】：VLC MIMO 信道特性 功率分配 室內(nèi)定位
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 VLC的技術(shù)特點(diǎn)與應(yīng)用場景11-13
• 1.1.1 VLC技術(shù)特點(diǎn)11-12
• 1.1.2 VLC應(yīng)用場景12-13
• 1.2 VLC研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國外VLC研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 國內(nèi)可見光研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文的研究意義和組織結(jié)構(gòu)17-20
• 1.3.1 室內(nèi)可見光MIMO-OFDM通信的研究意義17
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新工作17-20
• 第二章 室內(nèi)可見光多波段信道特性研究20-40
• 2.1 VLC室內(nèi)信道分析的典型方法與問題20-21
• 2.2 基于MRT的室內(nèi)VLC信道建模21-35
• 2.2.1 多波段VLC信道建模原理21-22
• 2.2.2 多波段VLC信道建模流程22-24
• 2.2.3 多波段室內(nèi)VLC信道特性指標(biāo)24-25
• 2.2.4 多波段室內(nèi)VLC信道特性分析25-29
• 2.2.5 多波段室內(nèi)VLC信道模型的實(shí)測驗(yàn)證29-35
• 2.3 VLC系統(tǒng)收發(fā)端相對角度對信道特性的影響35-36
• 2.4 接收機(jī)視場角對信道特性的影響36-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第三章 VLC室內(nèi)MIMO信道研究40-65
• 3.1 MIMO應(yīng)用于VLC的價(jià)值與意義40
• 3.2 室內(nèi)可見光MIMO系統(tǒng)組成原理40-47
• 3.2.1 可見光MIMO系統(tǒng)光照分布41-43
• 3.2.2 可見光MIMO信道沖激響應(yīng)43-44
• 3.2.3 可見光MIMO信道頻域響應(yīng)44
• 3.2.4 可見光MIMO信道容量44-47
• 3.3 室內(nèi)可見光MIMO信道特性仿真47-52
• 3.4 基于SRT的可見光MIMO信道研究52-64
• 3.4.1 室內(nèi)VLC-SRT算法原理52-54
• 3.4.2 室內(nèi)VLC-SRT信道測量54-62
• 3.4.3 基于SRT分析人體陰影對VLC-MIMO信道的影響62-64
• 3.5 本章小結(jié)64-65
• 第四章 基于OFDM的VLC系統(tǒng)方案研究65-82
• 4.1 OFDM技術(shù)原理65-68
• 4.1.1 OFDM調(diào)制解調(diào)原理65-66
• 4.1.2 保護(hù)間隔和循環(huán)前綴66-67
• 4.1.3 OFDM技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)67-68
• 4.2 可見光OFDM系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)68-78
• 4.2.1 VLC系統(tǒng)強(qiáng)度調(diào)制原理68-69
• 4.2.2 可見光OFDM信號格式69-72
• 4.2.3 可見光OFDM系統(tǒng)設(shè)計(jì)及仿真72-77
• 4.2.4 可見光OFDM系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用中的問題77-78
• 4.3 基于FPGA的可見光OFDM調(diào)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)78-81
• 4.3.1 基于FPGA的可見光OFDM系統(tǒng)發(fā)送機(jī)整體設(shè)計(jì)78-79
• 4.3.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)的軟硬件平臺(tái)79-80
• 4.3.3 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果80-81
• 4.4 本章小結(jié)81-82
• 第五章 可見光MIMO-OFDM系統(tǒng)性能優(yōu)化方案82-100
• 5.1 可見光OFDM信道估計(jì)和性能優(yōu)化的必要性82
• 5.2 可見光OFDM信道均衡技術(shù)原理82-87
• 5.2.1 可見光OFDM系統(tǒng)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)83-85
• 5.2.2 可見光OFDM系統(tǒng)接收端獲取導(dǎo)頻信號方式85-86
• 5.2.3 可見光OFDM系統(tǒng)接收端對所有子信道的信道估計(jì)86-87
• 5.3 基于DFT-LS的可見光OFDM信道估計(jì)87-91
• 5.4 室內(nèi)可見光MIMO-OFDM系統(tǒng)抗人體陰影技術(shù)91-99
• 5.4.1 基于MIMO-OFDM的VLC系統(tǒng)組成91-93
• 5.4.2 OLPA算法中LED選擇方法93-94
• 5.4.3 OLPA算法中功率分配方法94-97
• 5.4.4 OLPA算法的有效性分析97-99
• 5.5 本章小結(jié)99-100
• 第六章 基于ACO-OFDM導(dǎo)頻信號的可見光定位方案100-117
• 6.1 室內(nèi)定位的意義和存在的問題100-101
• 6.2 室內(nèi)可見光定位算法101-109
• 6.2.1 三邊測量法102-106
• 6.2.2 場景分析法106-107
• 6.2.3 鄰近算法107-108
• 6.2.4 定位技術(shù)的比較108-109
• 6.3 基于ACO-OFDM導(dǎo)頻信號的室內(nèi)可見光定位方案109-116
• 6.3.1 可見光定位系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)109-111
• 6.3.2 基于ACO-OFDM導(dǎo)頻信號的可見光定位方案111-112
• 6.3.3 定位方案性能分析112-116
• 6.4 本章小結(jié)116-117
• 第七章 總結(jié)與展望117-119
• 7.1 本論文工作的總結(jié)117
• 7.2 后續(xù)工作展望117-119
• 參考文獻(xiàn)119-127
• 附錄：縮略語127-131
• 致謝131-132
• 攻讀博士期間的學(xué)術(shù)成果132

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