神经网络优化的可见光通信接收系统：降低误码率与码间干扰

"基于神经网络的可见光通信接收系统的研究" 本文主要探讨了在可见光通信（VLC）领域，如何利用人工神经元网络（ANN）来解决码间干扰（Inter Symbol Interference, ISI）问题，从而提高系统的性能。可见光通信是一种利用可见光谱进行数据传输的技术，具有高速、安全和无需额外频谱等优点，但其面临的挑战之一是码间干扰，这会显著增加误码率（Bit Error Rate, BER），降低通信质量。 针对这一问题，作者提出了一种基于ANN的接收系统，该系统采用了角度分集接收技术。角度分集是一种信号处理方法，通过在不同角度接收信号来增强信号的多样性，从而减少干扰的影响。在该系统中，多组来自不同角度的信号被神经网络接收并处理。神经网络作为一个强大的非线性模型，能够学习并适应信号的各种复杂特性，对数据进行优化合并，生成最终的输出信号。 在Matlab环境下进行的仿真结果显示，这种基于ANN的分集接收系统相比传统的单输入单输出（SISO）系统，能更有效地降低误码率，并减轻码间干扰的影响。即使在相同的信源和环境信噪比条件下，该系统的误码率也显著低于SISO系统，这意味着通信的可靠性得到了显著提高。 此外，通过神经网络的均衡处理，该系统能够优化VLC的信道性能，这对于未来VLC技术在室内通信、智能照明和无线传感器网络等领域的广泛应用具有重要的意义。这项研究为可见光通信提供了一个新的解决方案，利用神经网络技术增强了系统对抗码间干扰的能力，为VLC的进一步发展奠定了理论基础。