研究目的
提出一种设计多输入多输出可见光通信信道自适应协作星座图(LACC)的新技术,以改善误码性能和接收机移动性,并开发一种低复杂度的基于机器学习的检测器。
研究成果
所提出的LACC方案及低复杂度检测器相比现有方案(CASCC、CC、RC、SMP、SM)实现了更优的误码性能与更低的计算复杂度,尤其在高相关性信道及非理想CSI条件下表现突出。其分层结构支持高效设计并能扩展至更高阶星座图,是MIMO-VLC系统极具前景的候选方案。
研究不足
星座图设计因复杂度问题聚焦于2×2 MIMO-VLC系统;虽简要讨论了向更多LED和PD扩展的情况但未详述,这表明存在计算挑战。完美信道状态信息(CSI)的假设可能不切实际,在非理想CSI条件下性能会下降。
1:实验设计与方法选择:
本文基于空间协作与信道自适应原则,为MIMO-VLC系统提出分层自适应协作星座(LACC)设计方案。通过凸松弛方法(内点法或CVX工具)求解非凸优化问题,优化接收端空间中星座点间最小欧氏距离(ED)。推导出改进的低复杂度ML检测器,该检测器对初始估计点为中心的球体内点进行ML检测。
2:样本选择与数据来源:
针对室内2×2 MIMO-VLC场景开展仿真(参数:发光面积Ar=1cm2,半功率角=60°,视场半角=60°)。采用表1详述的三种不同相关值信道(H1、H2、H3)。
3:HH3)。
实验设备与材料清单:
3. 实验设备与材料清单:原文未明确提及;假定采用标准MIMO-VLC配置(含LED、PD及仿真工具)。
4:实验流程与操作步骤:
星座设计通过算法1从三个基础点生成候选点,在功率约束下优化最大最小ED并仿真误码率性能。检测器采用MMSE或ZF进行初始估计,量化至最近点后对球半径定义的缩减集合执行ML检测。
5:数据分析方法:
以误码率(BER)作为性能指标。复杂度分析包含检测器计算浮点数及优化迭代次数。
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