研究目的
展示一种采用深度神经网络（DNN）和LMS线性均衡（LE）的磷光体白色LED CAP 64QAM可见光通信系统，该系统能实现高速数据传输，并在抑制非线性失真方面具有更优性能。
研究成果
实验演示表明，采用深度神经网络（DNN）和光强均衡（LE）技术的磷光白光LED CAP 64QAM可见光通信系统可实现2.4Gb/s的数据传输速率，且误码率低于7%前向纠错极限，证明DNN+LE是室内高速可见光通信系统的有效解决方案。
研究不足
该研究仅限于1.1米距离内的室内自由空间传输。DNN+LE的性能仅与LE和Volterra NLE+LE进行比较，未探讨该系统在其他场景或采用其他均衡方法时的有效性。
1：实验设计与方法选择：
该实验采用CAP 64QAM VLC系统，分别使用DNN和LE进行后均衡处理以缓解非线性和线性失真。
2：样本选择与数据来源：
系统使用磷光白光LED进行信号发射，商用PIN光电二极管进行接收。
3：实验设备与材料清单：
包括任意波形发生器、预均衡电路、电放大器(EA)、磷光白光LED、透镜、蓝色滤光片、PIN光电二极管以及数字存储示波器。
4：实验流程与操作步骤：
流程包含信号生成、预均衡、LED传输、PIN光电二极管接收、放大处理，以及离线信号处理（含DNN和LE均衡）。
5：数据分析方法：
测量不同偏置电流和信号Vpp下的BER性能，并对比均衡前后的频谱。
独家科研数据包，助您复现前沿成果，加速创新突破
获取完整内容-
arbitrary waveform generator
Generates the CAP 64QAM electrical signal for the VLC system.
-
electrical amplifier (EA)
Amplifies the pre-equalized signal before transmission.
-
phosphorescent white LED
Transmits the optical signal in the VLC system.
-
PIN photodiode
commercial
Transforms the received optical signal back to electrical signal.
-
digital storage oscilloscope
Samples the output of the PIN photodiode for signal processing.
-
登录查看剩余3件设备及参数对照表
查看全部
