[發明專利]一種基于可見光通信的神經網絡均衡器

在審

• 申請號: 201710602325.0
• 申請日: 2017-07-21
• 公開（公告）號: CN107342814A
• 公開（公告）日: 2017-11-10
• 發明（設計）人: 吳玉香;謝燦宇;關偉鵬;陳穎聰;文尚勝
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: H04B10/116
• 分類號: H04B10/116;H04L25/03
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司44245
• 代理人: 羅觀祥

技術領域

本發明涉及一種可見光通信技術，特別涉及一種基于可見光通信的神經網絡均衡器。

技術背景

近年來，被譽為“綠色照明”的半導體照明技術迅速發展。與傳統的白熾燈等照明光源相比，LED具有低功耗、壽命長、尺寸小、綠色環保等優點。與此同時，LED更具有調制性能好、響應靈敏度高等優勢。將信號以人眼無法識別的高頻加載到LED上進行傳輸，進而催生出一門能夠實現照明與通信一體化的技術——可見光通信。

與傳統的紅外和無線通信相比，可見光通信具有發射功率高、無電磁干擾、無需申請頻譜資源和信息的保密性等優點。然而，可見光通信中仍然面臨著不少的問題，其中最大的挑戰之一是LED有限的調制帶寬。一般的熒光粉LED調制帶寬只有幾兆赫茲，VLC數據傳輸速率受到限制。為了提升傳輸速率，除了從LED的結構、驅動電路的設計上拓展帶寬；還可以通過不同的調制方式來提高系統整體帶寬。然而卻大大地增加了可見光通信系統的復雜程度。

發明內容

為了克服現有技術的上述缺點與不足，本發明的目的在于提供一種基于可見光通信的神經網絡均衡器，該神經網絡均衡器克服了由于LED調制帶寬的限制而導致的碼間干擾的問題，在減少系統復雜性的同時，提高了系統的數據傳輸速率，實現VLC系統的高速通信。

本發明的目的通過以下技術方案實現：一種基于可見光通信的神經網絡均衡器，可應用于可見光通信系統，所述可見光通信系統包括可見光通信發射子系統10，可見光通信傳輸子系統20和可見光通信接收子系統30。所述可見光通信發射子系統10包括數據采集模塊11，數據編碼模塊12，LED驅動模塊13和LED發射器件14。

進一步地，所述數據采集模塊11負責原始信號的采集并傳輸給數據編碼模塊12；所述數據編碼模塊12負責數據的編碼處理，并將編碼之后數據傳輸給LED驅動模塊13；所述LED驅動模塊13產生驅動電流并驅動LED發射器件14產生可見光信號。

所述傳輸子系統20為自由空間。

所述接收子系統30包括光電檢測器件31，接收電路模塊32，神經網絡均衡器33和數據解碼模塊34。進一步地，所述光電檢測器件31將LED發射器件14發出的可見光信號轉換為電信號，并傳輸給接收電路模塊32。進一步地，所述接收電路模塊32一端與光電檢測器件31相連，所述接收電路模塊的另一端與神經網絡均衡器33一端相連；進一步地，所述接收電路模塊32包括放大電路模塊321，濾波電路模塊322和AD模數轉換模塊323；進一步地，所述放大電路模塊321對可見光信號進行放大，所述濾波電路模塊322對所接收信號的高頻噪聲進行濾除，所述AD模數轉換模塊323將模擬信號轉換為數字信號，并傳輸給神經網絡均衡器33。進一步地，所述神經網絡均衡器33包括神經網絡輸入層331，神經網絡隱含層332，神經網絡輸出層333；所述神經網絡隱含層332，由多個神經元3321組成；所述神經元3321并行，且每個神經元3321都與神經網絡輸入層331的所有抽頭相連，所述神經網絡均衡器33負責對信號進行均衡化處理，并將處理之后的數據傳輸給數據解碼模塊34解碼得到所需信號。

進一步地，所述神經元(3321)的輸入與輸出關系可由以下關系式描述：

式中，z(k)為所述神經元(3321)的輸出；w_i,j(k)是連接輸入層(331)第i個神經元的輸出信號u_i(k)與隱含層(332)第j個神經元的輸入信號之間的加權系數，其中，j＝1,2,…,N表示總共有N個隱含層節點；每個常數b_j是第i個隱含層的偏差值，也稱為門限；f{·}為隱含層節點的激活函數。

進一步地，所述的神經元均衡器33，使用反向傳播BP算法進行學習訓練，包括以下步驟：

步驟1：初始化神經元均衡器的閾值；

步驟2：指定輸入向量x(n)與輸出向量d(n)；

步驟3：根據輸入向量計算實際輸出向量y(n)，然后計算成本函數E(n)；

步驟4：若E())大于指定值，根據公式更新神經元均衡器的閾值，返回步驟32；否則，神經元均衡器訓練完成。

式中，ω_ij(n)代表第n次訓練的連接加權值，ω_ij(n+1)代表第n+1次訓練的連接加權值，γ代表學習速率，表示微分運算。