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基于卷积神经网络的DFT扩频OFDM可见光通信系统时域均衡器

DOI：10.1016/j.optcom.2018.10.001 期刊：Optics Communications 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 本文提出了一种基于机器学习方法的可见光通信(VLC)系统新型时域均衡器。本研究采用离散傅里叶变换扩频正交频分复用(DFT-S-OFDM)作为调制方案，并以卷积神经网络(CNN)作为均衡器的核心处理单元。通过训练序列估计信道状态信息(CSI)后，该均衡器根据估计的CSI恢复传输符号。数值仿真表明，该均衡器能显著提升误码率(BER)性能。例如当信噪比(SNR)为20dB且采用16/32/64正交幅度调制(QAM)时，原始误码率约为0.5，而恢复后的误码率可达10^-5，远低于前向纠错(FEC)门限3.8×10^-3。本研究推动了机器学习在VLC领域的应用。据我们所知，这是首次探索基于CNN的均衡器。
作者： Yu-liang Gao，Zi-Yang Wu，Jiao Wang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于机器学习方法的可见光通信(VLC)系统新型时域均衡器，具体采用离散傅里叶变换扩频正交频分复用(DFT-S-OFDM)作为调制方案，并以卷积神经网络(CNN)作为均衡器的核心处理单元。

研究成果

基于CNN的时域均衡器显著提升了DFT-S-OFDM系统在3dB带宽相对较小信道下的BER性能，优于RLS和OMP等传统方法。未来工作包括研究更优化的网络结构。

研究不足

所提出的基于CNN的均衡器复杂度高于传统方法，需要大量的计算资源和存储空间。然而，该方法可通过GPU或FPGA加速以实现实时性能。

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