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
83 浏览量
更新于2024-08-27
2
收藏 3.2MB PDF 举报
"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。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-09-19 上传
2021-09-20 上传
2023-02-23 上传
2021-09-18 上传
2021-09-18 上传
2021-09-18 上传
weixin_38622983
- 粉丝: 5
- 资源: 959
最新资源
- Twinkle Tray:轻松一招,多屏亮度管理
- WHOIS-Python-Bot:自动抓取WHOIS信息的Python脚本
- Mario Kart 64课程代码生成器实现与React应用实践
- Node.js SecureSecret模块:文件加密保护技术指南
- React自定义渲染器react-blessed:实验性的祝福体验
- 后端Node.js与前端React简易集成方法
- 基于Java的SSM物流环境监测系统开发与应用
- RPKI存储库RIPE Atlas测量套件的Python实现
- 即时域名检查器工具:扩展程序助力域名搜索
- 互惠生关系网:HTML视角下的交互作用分析
- 零基础Python开发入门教程详解(第一季)
- IsoStack: React.js 同构应用程序堆栈入门
- 深入解析babel:通天塔的工作原理与实践指南
- 机器学习特征选择技巧实操指南
- Chataigne:艺术家与技术的融合,模块化交互神器
- GD32中BL0939单片机的串口读取与故障检测方法