可见光通信系统的非线性失真抑制研究

杨恺

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.012

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可见光通信系统的非线性失真抑制研究

光通信 | 更新时间：2025-09-01

- 可见光通信系统的非线性失真抑制研究
- Study on non-linear distortion suppression of visible light communication system
- 光学技术 2023年49卷第2期页码：184-190
- 作者机构：
  
  1:东莞职业技术学院建筑学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  粤广东省普通高校重点领域专项(2021ZDZX1133);东莞市社会发展科技面上项目(20211800900602);东莞职业技术学院科研基金项目(N2020a20)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.012
  中图分类号： TN929.1
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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杨恺. 可见光通信系统的非线性失真抑制研究[J]. 光学技术, 2023,49(2):184-190.

Study on non-linear distortion suppression of visible light communication system[J]. 2023, 49(2): 184-190.
杨恺. 可见光通信系统的非线性失真抑制研究[J]. 光学技术, 2023,49(2):184-190. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.012.

Study on non-linear distortion suppression of visible light communication system[J]. 2023, 49(2): 184-190. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.012.

摘要

发光二极管的非线性特性是引起光信号出现非线性失真的一个重要因素，针对该问题，采用人工神经网络在接收端对信号的非线性失真进行抑制，进而降低可见光通信系统的误码率。将发光二极管的输入电信号与接收端转换后的电信号组成成对数据，将成对数据集送入神经网络进行训练，学习信号在电光转换、信道传输及光电转换过程中的非线性失真特性，通过神经网络对信号的非线性失真进行估计与抑制。此外，在训练过程中采用分布估计算法搜索神经网络的超参数集，以降低训练难度。实验结果表明，该方法在不同的信道环境下均能有效地改善可见光通信的性能。

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Study on non-linear distortion suppression of visible light communication system

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.012

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