基于人工神经网络的移动可见光通信接收机研究

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光学通信 | 更新时间：2025-09-01

- 基于人工神经网络的移动可见光通信接收机研究
- Study on moving visible light communication receiver based on artificial neural networks
- 光学技术 2020年46卷第5期页码：591-596
- 作者机构：
  
  1:东莞职业技术学院电子与电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  2020年东莞市社会科技发展一般项目“基于可见光通信的智能交通管控系统的研究与设计”(2020507156678)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.05.015
  中图分类号：
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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杨恺. 基于人工神经网络的移动可见光通信接收机研究[J]. 光学技术, 2020,46(5):591-596.

Study on moving visible light communication receiver based on artificial neural networks[J]. 2020, 46(5): 591-596.
杨恺. 基于人工神经网络的移动可见光通信接收机研究[J]. 光学技术, 2020,46(5):591-596. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.05.015.

Study on moving visible light communication receiver based on artificial neural networks[J]. 2020, 46(5): 591-596. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.05.015.

当前室内可见光通信系统大多考虑接收机静止的情况

无法适用于日益增多的移动设备。为了解决可见光通信系统中移动接收机的解调问题

提出了基于人工神经网络的可见光通信移动接收机方案。以广泛应用的二进制振幅键控调制技术为基础

推导出可见光通信移动场景的检测方法和解调阈值;通过动态时间规整技术提取光强度序列的距离特征

利用遗传算法对特征集进行优化

选择高显著性的少量特征子集;将特征子集送入人工神经网络进行训练

对二进制振幅键控解调阈值进行预测。实验结果显示

方案有效降低了移动场景下可见光通信系统的误码率。

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