可见光通信中非线性失真抑制关键技术研究

摘要

可见光通信作为无线射频通信的一种重要补充技术，有着很多独特的优势。然而可见光通信是一个动态范围受限的非线性系统，同时LED和信道的记忆效应与LED静态非线性叠加会进一步恶化系统性能。为了提高通信性能，一般考虑增大信号的动态范围，但这会引入进一步的非线性失真，因而需要研究相应的非线性失真抑制技术。本文的主要内容包括VLC非线性模型和非线性失真影响，同时设计了三种均衡器来抑制非线性失真。
　　本文提出了一种维纳哈默斯坦非线性模型。综合考虑了静态非线性和记忆效应，并根据室内信道仿真确定相关参数。研究此非线性模型对星座图产生的幅度失真和相位失真。进一步的通过离线有机可见光通信系统，验证了接收信号频谱中出现的高次谐波非线性失真现象。
　　本文设计了三种动态范围的输入信号。分析了Volterra级数简化模型及Chebyshev多项式记忆效应展开形式，并基于RLS算法设计了它们相应的非线性均衡器。仿真探究了不同动态范围信号下的性能，以及非线性项阶数和训练序列长度等参数的影响。同时基于离线有机可见光通信系统，验证了采用的非线性均衡器对于抑制非线性和记忆效应的有效性，实现了3m距离的有机可见光通信系统，刷新了相关研究记录。
　　本文还研究了基于神经网络均衡器。根据非线性模型确定了神经网络结构，并采用多次重复训练方式提高网络鲁棒性，利用LM算法进行学习。仿真结果表明，相比于另外两种非线性均衡器，在高信噪比情况下对于所有动态范围信号都能有两个数量级的性能增益。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1．1．可见光通信

1．1．2．可见光通信中的非线性失真

1．2 国内外研究进展

1．2．1．国外研究进展

1．2．2．国内研究进展

1．3 论文结构及主要创新点

1．3．2．论文的主要创新点

第2章 可见光通信中非线性模型及失真影响

2．1．1．概述

2．1．2．LED无记忆非线性模型

2．1．3．维纳哈默斯坦非线性模型

2．2 VLC非线性失真影响

2．2．1．信号星座图失真

2．2．2．接收信号谐波失真

2．3 本章小结

第3章 基于Volterra级数和Chebyshev多项式的非线性均衡器

3．1 基于Volterra级数和Chebyshev多项式均衡器设计原理

3．1．2．Chebyshev多项式

3．1．3．系统方案及训练算法

3．2 数值仿真结果

3．2．1．弱非线性区

3．2．2．强非线性区

3．2．3．大动态范围区

3．3 离线实验结果

3．4 本章小结

第4章 基于神经网络的非线性均衡器

4．1 神经网络概述

4．1．2．神经网络学习算法

4．2 基于神经网络的非线性均衡器设计

4．3 数值仿真结果

4．3．1．不同动态范围信号

4．3．2．噪声等因素影响

4．4 本章小节

第5章 总结与展望

5．1 本文总结

5．2 未来展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果