CNA算法驱动的ACO-OFDM VLC系统盲均衡提升性能

本文主要探讨了"VLC系统中基于CNA的ACO-OFDM盲均衡方案"这一主题，针对可见光通信（Visible Light Communication, VLC）系统中的一个关键问题——如何提高信号处理效率和性能。ACO-OFDM是一种特殊的光载波调制技术，它通过非线性地剪辑光信号来增强系统的抗噪声能力和频谱效率。然而，由于其不对称的特性，传统的盲均衡方法可能无法达到最佳效果。 文章的创新之处在于提出了一种基于常数模算法（Constant Normal Algorithm, CNA）的盲均衡策略。CNA是一种适用于无训练符号系统的均衡器，它在无需预先知道信号的具体模式的情况下，能够有效地估计并抵消频率域的失真。与传统的恒模算法（Constant Modulus Algorithm, CMA）相比，CNA在处理ACO-OFDM信号时展现出更好的均方误差（Mean Square Error, MSE）性能。这意味着CNA能够在保持系统稳定的同时，提升信号的质量和传输的可靠性。 作者们分别来自湖南大学计算机科学与电子工程学院和湖南人文科技学院的信息科学与工程系，他们的研究集中在如何将CNA的有效性应用到实际的VLC系统中，尤其是在高数据速率下，CNA的盲均衡方案能够显著降低比特误码率（Bit Error Rate, BER），从而改善整个系统的性能。 这篇研究论文对于VLC系统的设计者和工程师来说具有重要的实践价值，因为它提供了一种新型的、高效的盲均衡策略，有助于优化ACO-OFDM系统的性能，尤其是在复杂无线环境下，这将有助于提升VLC系统的竞争力和实用性。