[發(fā)明專利]MIMO-VLC系統(tǒng)中基于幾何均值分解容量最大化的預(yù)編碼設(shè)計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211698935.2
• 申請日: 2022-12-28
• 公開（公告）號: CN115967423B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉曉葉;陳政韻;高向川
• 申請（專利權(quán)）人: 鄭州大學(xué)
• 主分類號: H04B7/0456
• 分類號: H04B7/0456;H04B10/116
• 代理公司: 鄭州晟佳專利代理事務(wù)所(普通合伙) 41205
• 代理人: 張心龍

1.一種MIMO-VLC系統(tǒng)中基于幾何均值分解容量最大化的預(yù)編碼設(shè)計方法，其特征在于，包括：

S1：構(gòu)建MIMO-VLC系統(tǒng)模型，計算光發(fā)送端和光接收端之間的信道增益矩陣，光發(fā)送端通過可見光信號的非負性與總功率約束，獲得預(yù)編碼設(shè)計方案的約束條件；

S2：對信道增益矩陣進行奇異值分解，從總的子信道中選擇傳輸信息流的子信道，構(gòu)造等效信道增益矩陣，引入滿矩陣對預(yù)編碼矩陣進行二次優(yōu)化，得到三級組合優(yōu)化預(yù)編碼矩陣，并添加功率約束系數(shù)，滿足功率約束條件；

S3：通過判決反饋均衡器進行分步檢測和干擾消除，得到容量下界表達式，基于最大化容量下界的優(yōu)化準(zhǔn)則對容量下界進行優(yōu)化，并基于子信道增益相等，對優(yōu)化問題進行簡化；

S4：設(shè)計隨機梯度下降法迭代優(yōu)化問題中的參數(shù)，引入了部分幾何均值分解來代替迭代中的幾何均值分解，直到最大化容量下界下的功率分配算法收斂，選擇奇異值最大的子信道組合，得到在不同信噪比下的最優(yōu)功率分配和預(yù)編碼器；其中，部分幾何均值分解是指：只涉及矩陣排列和吉文斯旋轉(zhuǎn)操作的幾何均值分解算法；

步驟S1中，MIMO-VLC系統(tǒng)由N_t個光發(fā)送端和N_r個光接收端組成，光發(fā)送端的信號為x＝Fs+d，其中F是預(yù)編碼矩陣，s是M-PAM調(diào)制信號，d是直流偏置，由于可見光信號的非負性，則有d+Fs≥0，考慮總功率約束有1^Td≤P_t，為了最小化總傳輸功率，總功率約束為1^Tabs(F)1≤P_t；其中，P_t為總功率；

步驟S2中，對信道增益矩陣H進行奇異值分解：

H＝UΛV^T

其中，Λ∈N_r×N_t是對角矩陣，由K個非零奇異值組成，K個非零奇異值分別為λ₁≥λ₂≥...≥λ_K≥0，對應(yīng)于K個總的子信道；

從K個子信道中選擇k個子信道進行數(shù)據(jù)流傳輸，構(gòu)造得到等效信道增益矩陣：

其中，Λ_k＝diag(λ₁,λ₂,...,λ_k)，由具有k個選定的子通道的非零奇異值組成；

三級組合優(yōu)化預(yù)編碼矩陣為：

F＝V_kΦ_kT_k

預(yù)編碼矩陣消除了等效信道增益矩陣的部分干擾其中Φ_k＝diag(φ₁,φ₂,...,φ_k),φ_i0，是功率分配矩陣；T_k是引入的滿矩陣；上的預(yù)編碼通道表示為：

定義一個矩陣J＝U_kΛ_kΦ_k，對該部分做幾何均值分解，得到：

其中是酉矩陣；為上三角矩陣且對角線元素相等，對角線元素為令T_k＝G_k，為了滿足功率約束條件，引入功率約束系數(shù)，預(yù)編碼矩陣形式為：

F＝εV_kΦ_kG_k

其中，ε為功率約束系數(shù)；

步驟S3中，光接收端移除直流偏置，采用用于接收信號的產(chǎn)生，光接收端信號為：

噪聲向量n∈k×1被建模成均值為零方差為的加性高斯白噪聲，用判決反饋均衡器消除R_k的非對角元素，得到的容量下界表達式為：

其中，e是自然常數(shù)；

基于最大化容量下界的優(yōu)化準(zhǔn)則對容量下界進行優(yōu)化，預(yù)編碼器優(yōu)化問題為：

約束條件為：

ε1^Tabs(V_kΦ_kG_k)1≤P_t

φ_i0,1≤i≤k,1≤k≤K.

基于子信道增益相等，對優(yōu)化問題進行簡化為：

s.t.,φ_i0,1≤i≤k

步驟S4中，設(shè)計的隨機梯度下降法的迭代過程如下：

(1)初始化功率分配，i＝1，得到初始值

(2)αⁱ＝α(2rand(k)-1)，α是設(shè)定的步長，其中，PGMD表示部分幾何均值分解；

(3)計算rⁱ⁺¹，如果rⁱ⁺¹≤rⁱ轉(zhuǎn)到步驟(2)，如果rⁱ⁺¹≥rⁱ，記錄梯度方向αⁱ；

(4)根據(jù)該梯度方向計算rⁱ⁺²；

(5)若在該梯度方向rⁱ⁺²≤rⁱ⁺¹，縮小α，跳轉(zhuǎn)至步驟(4)，若依舊rⁱ⁺²≤rⁱ⁺¹，轉(zhuǎn)到步驟(2)；

(6)重復(fù)以上步驟(1)-(5)，直至迭代更新的參數(shù)收斂，得到功率分配的局部最優(yōu)解。