[發(fā)明專利]基于獨立元分析的機器學習多帶無載波幅度相位調制系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010154770.7 | 申請日: | 2020-03-08 |
| 公開(公告)號: | CN111371493B | 公開(公告)日: | 2021-06-04 |
| 發(fā)明(設計)人: | 遲楠;哈依那爾 | 申請(專利權)人: | 珠海復旦創(chuàng)新研究院 |
| 主分類號: | H04B10/116 | 分類號: | H04B10/116;H04B10/548 |
| 代理公司: | 上海正旦專利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陸飛;陸尤 |
| 地址: | 519000 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 獨立 分析 機器 學習 多帶無 載波 幅度 相位 調制 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明屬于可見光通信技術領域,具體為一種基于獨立元分析(ICA)的機器學習多帶無載波幅度相位(multi?band CAP)調制系統(tǒng)。本發(fā)明系統(tǒng)主要包括匹配濾波下采樣、第一級CAP成型以及交叉匹配濾波、ICA子帶信號提純、各子帶信號恢復相偏、第二級CAP成型以及交叉匹配濾波、減去子帶干擾、最小均方濾波等模塊。本發(fā)明在接收端通過子帶干擾反演后,將其和原始接收子帶信號一起送入ICA初步提純各路子帶信號,然后通過第二級的子帶干擾反演、并減去子帶間的干擾,再用第二級均衡,可以消除子帶間的保護間隔,提高系統(tǒng)對子帶間混疊的忍耐程度,用更少的帶寬實現(xiàn)同樣的傳輸速率,信號帶寬得到更為有效的利用,提升可見光通信系統(tǒng)的頻譜利用率。
技術領域
本發(fā)明屬于可見光通信技術領域,具體涉及應用于可見光通信系統(tǒng)中的基于獨立元分析(ICA)的機器學習多帶無載波幅度相位調制(CAP)系統(tǒng)。
背景技術
可見光通信(Visible Light Communication,VLC)利用LED作為光源,在正常照明的前提下,可使照明設備具備“無線路由器”、“通信基站”、“網絡接入點”等功能。可見光通信作為一種照明和光通信結合的新型通信模式將推動下一代照明和接入網的融合發(fā)展和技術進步,已成為國內外競爭的焦點和制高點。無論在國家戰(zhàn)略層面,還是其潛在的廣泛應用領域和巨大的市場規(guī)模上,可見光通信的發(fā)展都具有重大意義。
VLC技術具有眾多的優(yōu)點,包括無電磁輻射、安全性好、可用帶寬高等,但是其發(fā)展也遇到了一些限制因素,其中最主要的因素在于商用白光LED的信號調制帶寬非常有限,從而限制了系統(tǒng)的性能。因此,充分利用有限的帶寬實現(xiàn)高頻譜效率的VLC傳輸系統(tǒng)就顯得尤為重要。
無載波幅度相位調制(Carrierless Amplitude and Phase,CAP)作為一種高頻譜效率幅度調制,已經被實驗證明是一種非常適用于可見光通信系統(tǒng)的調制方式,在多用戶場景下的多邊帶CAP調制系統(tǒng)中,子帶之間須保留一定的頻率間隔(guard band),這樣會造成VLC系統(tǒng)的頻譜利用率不高。同時,目前用于通信系統(tǒng)的機器學習信號處理辦法基本都是基于數(shù)據(jù)驅動的思想,把通信系統(tǒng)當黑匣子、數(shù)據(jù)驅動地去訓練學習,這樣使得機器學習模型對數(shù)據(jù)依賴性大為增加,沒有對通信系統(tǒng)本身給予足夠多的思考。
相較于目前保留頻帶間隔的多帶CAP可見光通信系統(tǒng),本發(fā)明提出在接收端,通過子帶干擾反演后,將其和原始接收子帶信號一起進行獨立元分析(Independent ComponentAnalysis,ICA)初步提純各路子帶信號,然后通過第二級的子帶干擾反演、減去子帶間的干擾,并用第二級均衡,來提高系統(tǒng)對子帶間混疊(overlapping)的忍耐程度,用更少的帶寬可以實現(xiàn)同樣的或者更高的傳輸速率,信號帶寬得到更為有效的利用,提升了可見光通信系統(tǒng)的頻譜利用率;并且這是從通信系統(tǒng)模型本身出發(fā)來使用機器學習方法處理信號,使得模型驅動的思想得以體現(xiàn),提升模型訓練效率,減小數(shù)據(jù)依賴,降低系統(tǒng)整體復雜度。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提供一種頻譜效率更高的基于獨立元分析(ICA)的機器學習多帶無載波幅度相位調制(multi-band CAP)系統(tǒng);該調制系統(tǒng)應用于可見光通信系統(tǒng)中,可以利用更少的調制帶寬得到同樣的或更高的系統(tǒng)傳輸速率,同時使得模型驅動的思想在機器學習信號處理中得以體現(xiàn),提升模型訓練效率,減小數(shù)據(jù)依賴,降低系統(tǒng)整體復雜度。
本發(fā)明提出的應用于可見光通信系統(tǒng)中的基于獨立元分析(ICA)的機器學習多帶無載波幅度相位調制(CAP)系統(tǒng),如圖1所示,由匹配濾波(下采樣)、第一級CAP成型以及交叉匹配濾波、ICA子帶信號提純、各子帶信號恢復相偏、第二級CAP成型以及交叉匹配濾波、減去子帶干擾、最小均方(LMS)濾波等模塊依次連接組成;其中:
所述多帶CAP匹配濾波(下采樣)模塊,用于對接收信號進行初步的子帶信號匹配分離,再通過下采樣得到各個子帶復數(shù)信號;
所述第一級CAP成型以及交叉匹配濾波模塊,用于進行第一級子帶間干擾的反演,用于接下來的ICA子帶信號提純;
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