基于独立元分析的机器学习多带无载波幅度相位调制系统技术方案

本发明专利技术属于可见光通信技术领域，具体为一种基于独立元分析(ICA)的机器学习多带无载波幅度相位(multi‑band CAP)调制系统。本发明专利技术系统主要包括匹配滤波&下采样、第一级CAP成型以及交叉匹配滤波、ICA子带信号提纯、各子带信号恢复相偏、第二级CAP成型以及交叉匹配滤波、减去子带干扰、最小均方滤波等模块。本发明专利技术在接收端通过子带干扰反演后，将其和原始接收子带信号一起送入ICA初步提纯各路子带信号，然后通过第二级的子带干扰反演、并减去子带间的干扰，再用第二级均衡，可以消除子带间的保护间隔，提高系统对子带间混叠的忍耐程度，用更少的带宽实现同样的传输速率，信号带宽得到更为有效的利用，提升可见光通信系统的频谱利用率。

Machine learning multi band carrier free amplitude phase modulation system based on independent component analysis

【技术实现步骤摘要】
基于独立元分析的机器学习多带无载波幅度相位调制系统
本专利技术属于可见光通信
，具体涉及应用于可见光通信系统中的基于独立元分析(ICA)的机器学习多带无载波幅度相位调制(CAP)系统。
技术介绍
可见光通信(VisibleLightCommunication,VLC)利用LED作为光源，在正常照明的前提下，可使照明设备具备“无线路由器”、“通信基站”、“网络接入点”等功能。可见光通信作为一种照明和光通信结合的新型通信模式将推动下一代照明和接入网的融合发展和技术进步，已成为国内外竞争的焦点和制高点。无论在国家战略层面，还是其潜在的广泛应用领域和巨大的市场规模上，可见光通信的发展都具有重大意义。VLC技术具有众多的优点，包括无电磁辐射、安全性好、可用带宽高等，但是其发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的信号调制带宽非常有限，从而限制了系统的性能。因此，充分利用有限的带宽实现高频谱效率的VLC传输系统就显得尤为重要。无载波幅度相位调制(CarrierlessAmplitudeandPhase,CAP)作为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于独立元分析的机器学习多带无载波幅度相位调制系统，其特征在于，由匹配滤波&下采样模块、第一级CAP成型以及交叉匹配滤波模块、ICA子带信号提纯模块、各子带信号恢复相偏模块、第二级CAP成型以及交叉匹配滤波模块、减去子带干扰模块、最小均方(LMS)滤模块依次连接组成；其中：/n所述多带CAP匹配滤波&下采样模块，用于对接收信号进行初步的子带信号匹配分离，再通过下采样得到各个子带复数信号；/n所述第一级CAP成型以及交叉匹配滤波模块，用于进行第一级子带间干扰的反演，并对接下来的ICA子带信号进行提纯；/n所述ICA子带信号提纯模块，用于对第一级交叉匹配滤波后的信号和原子带...

【技术特征摘要】
1.一种基于独立元分析的机器学习多带无载波幅度相位调制系统，其特征在于，由匹配滤波&下采样模块、第一级CAP成型以及交叉匹配滤波模块、ICA子带信号提纯模块、各子带信号恢复相偏模块、第二级CAP成型以及交叉匹配滤波模块、减去子带干扰模块、最小均方(LMS)滤模块依次连接组成；其中：
所述多带CAP匹配滤波&下采样模块，用于对接收信号进行初步的子带信号匹配分离，再通过下采样得到各个子带复数信号；
所述第一级CAP成型以及交叉匹配滤波模块，用于进行第一级子带间干扰的反演，并对接下来的ICA子带信号进行提纯；
所述ICA子带信号提纯模块，用于对第一级交叉匹配滤波后的信号和原子带接收信号进行初步的子带信号提纯；
所述各子带信号恢复相偏模块，用于对各个子带复数信号经过ICA之后存在的相偏进行纠正，得到无相偏的初步提纯信号；
所述第二级CAP成型以及交叉匹配滤波模块，用于对经过ICA无相偏的初步提纯的各个子带信号进行CAP成型以及交叉匹配滤波，得到附近的子带在本子带产生的混叠干扰信号；
所述减去子带干扰模块，用于从ICA后的无相偏各个子带信号中减去附近子带对其的干扰，得到较为纯净的复数信号；
所述最小均方LMS滤波模块，用于对已经消除干扰的各路子带复数信号进行第二级的自适应滤波，得到干扰更少的信号，用于进一步的误码率测试。


2.根据权利要求1所述的基于基于独立元分析的机器学习多带无载波幅度相位调制系统，其特征在于，所述多带CAP匹配滤波&下采样模块，用于对接收信号进行初步的子带信号匹配滤波分离，再通过下采样得到各个子带复数信号；其中，设第n路子带信号表示为rn(t)＝rni(t)+i×rnq(t)，各路信号实部与虚部分别通过下列等式获得：



其中，mnI(t)＝fnI(-t)，wherefnI(t)＝g(t)*cos(2πfcnt)为第n路I路匹配滤波器时域响应，mnQ(t)＝fnQ(-t)，wherefnQ(t)＝g(t)*sin(2πfcnt)为第n路Q路匹配滤波器时域响应，fnI(t)＝g(t)*cos(2πfcnt)、fnQ(t)＝g(t)*sin(2πfcnt)分别代表第n路子带复数信号中的I路同向成型滤波器时域响应与Q路正交成型滤波器时域响应，其中g(t)是基带平方根升余弦奈奎斯特滤波器，fcn为第n个载波频率；代表卷积操作，下同；之后将得到的各路子带复数信号，用于第一级CAP成型以及交叉匹配滤波以反演干扰。


3.根据权利要求2所述的基于独立元分析的机器学习多带无载波幅度相位调制系统，其特征在于，所述第一级CAP成型以及交叉匹配滤波模块，用于求得子带间的混叠干扰，其中的CAP信号成型是对各个子带复数信号的I路与Q路分别使用一对满足希尔伯特变换对特性的成型滤波器滤波，上采样后的各路子带成型滤波满足如下关系式为：



其中，sn(t)为第n路子带CAP信号，an(t)与bn(t)分别代表经过上采样后的第n路信号的同向I路分量与正交Q路分量，fnI(t)＝g(t)*cos(2πfcnt)、fnQ(t)＝g(t)*sin(2πfcnt)分别代表第n路子带复数信号中的I路同向成型滤波器时域响应与Q路正交成型滤波器时域响应，其中g(t)是基带平方根升余弦奈奎斯特滤波器，fcn为第n个载波频率；每个子带信号经过滤波之后的IQ两路信号是正交关系，再通过一个相减操作，实现每路CAP信号的再生成；在接下来的交叉匹配滤波中，对再成型后的各路子带CAP信号进行归一化处理，然后使用交叉匹配滤波得到每个子带中来自附近其他子带的干扰信号，第一个子带中来自第二个子带的干扰表示为：
ISI12(t)＝ISI12i(t)+i×ISI12q(t)(3)
其中，即用第二个子带的一对匹配滤波器来对第一个子带的复数信号进行IQ两路滤波，得到第二个带在第一个带内产生的混叠干扰ISI12(t)；同样的，第二个子带中来自第一个子带和第三个子带的干扰表示为：
ISI213(t)＝ISI213i(t)+i×ISI213q(t)(4)
其中，ISI213(t)：
即在第二个子带中的干扰分为两部分：
一是来自第一个子带在第二个子带产生的干扰：ISI21(t)＝ISI21i(t)+i×ISI21q(t)，
二是来自第三个子带在第二个子带产生的干扰：ISI23(t)＝ISI23i(t)+i×ISI23q(t)；
同样的，第三个子带中来自第二个子带的干扰表示为：
ISI32(t)＝ISI32i(t)+i×ISI...

【专利技术属性】
技术研发人员：迟楠，哈依那尔，
申请(专利权)人：珠海复旦创新研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44