基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法技术方案

本发明专利技术属于可见光通信技术领域，具体涉及一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，该方法包括：将接收到的PAM信号输入到基于GSN的非线性均衡模块中进行非线性补偿得到补偿后的PAM信号，再通过PAM解映射把补偿后的PAM信号转变为二进制信号；基于GSN的非线性均衡模块由辅助分类器网络和分类器网络组成；辅助分类器网络主要对接收的数据进行特征映射；分类器网络为一个多分类器，通过分类方法得到补偿后的PAM信号电平；本发明专利技术中2个网络参数的更新会受彼此的影响，最终达到动态的平衡，防止了系统过拟合现象的出现，降低了误码率，提高了系统的传输速率。

【技术实现步骤摘要】
基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法
本专利技术属于可见光通信
，具体涉及一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法。
技术介绍
可见光通信技术(VisibleLightCommunication，VLC)是一种将LED照明技术和通信技术相结合的新兴自由空间无线通信技术。传统无线通信面临无线频谱资源逐渐匮乏的困境，而可见光通信系统工作频率在400THz左右，很好的弥补了这个问题。目前，可见光通信主要是通过控制LED灯亮度的明暗变化来传递信息。可见光通信系统涵盖材料学(光源，接收器材料)，光学设计(光学天线)，电学设计(驱动线路)，调制解调技术(高阶调制解调)，数字信号处理(信号补偿技术)，系统集成(可见光通信系统)等综合技术。在VLC数字信号处理(DSP)方面，传统的均衡算法包括LMS(最小均方算法)、RLS(递归最小二乘算法)、CMA(恒模盲均衡算法)等，还有很多基于上述算法进行改进的算法，如DD-LMS(直接判决-最小均方误差算法)、CMMA(级联多模算法)、MCMMA(改进级联多模算法)等。近年来，机器学习算法也逐本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，包括：物理层点对点接收信号，并将接收到的信号输入到基于GSN的非线性均衡模块中进行非线性补偿，得到补偿后的PAM信号；通过PAM解映射把补偿后的PAM信号转变为二进制信号；将二进制信号输出，得到输出信号；其中，GSN表示生成辅助网络，PAM表示脉冲振幅调制；/n基于GSN的非线性均衡模块由辅助分类器网络和分类器网络组成；辅助分类器网络主要对接收的数据进行特征映射；分类器网络为一个多分类器，通过分类方法得到补偿后的PAM信号电平。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，包括：物理层点对点接收信号，并将接收到的信号输入到基于GSN的非线性均衡模块中进行非线性补偿，得到补偿后的PAM信号；通过PAM解映射把补偿后的PAM信号转变为二进制信号；将二进制信号输出，得到输出信号；其中，GSN表示生成辅助网络，PAM表示脉冲振幅调制；
基于GSN的非线性均衡模块由辅助分类器网络和分类器网络组成；辅助分类器网络主要对接收的数据进行特征映射；分类器网络为一个多分类器，通过分类方法得到补偿后的PAM信号电平。


2.根据权利要求1所述的一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，辅助分类器网络包括输入层、隐藏层以及输出层；输入层为一个19维的向量；隐藏层含有两层结构，分别由64个神经元和32个神经元全连接组成；输出层为一个9维的向量。


3.根据权利要求2所述的一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，辅助分类器网络的隐藏层选取ReLU函数作为激活函数，输出层采用tanh函数作为激活函数，ReLU函数的公式为：



tanh函数的公式为：



其中，x表示隐藏层的输出。


4.根据权利要求1所述的一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，分类器网络包括2个一维卷积层和一个全连接层；第一个一维卷积层的filter大小为5，第二个一维卷积层的filter大小为3；两个一维卷积层均采用LeakyReLU作为激活函数。


5.根据权利要求1所述的一种基于GSN的可见光PAM系统非线性补偿方法，其特征在于，对基于GSN的非线性均衡模块进行训练的过程包括：
步骤1：获取原始信号数据集，对原始信号数据集进行预处理，对预处理后的数据进行划分，得到训练数据集；
步骤2：从训练数据集中选取一个训练数据，将选取训练数据中对应的辅助分类器训练序列输入到辅助分类器网络中，得到9维向量输出；将该输出作为负样本；
步骤3：把负样本输入到分类器网络中，得到负样本的信号电平分类损失s_c_loss；
步骤4：把此训练数据中对应的分类器训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉玉林，卢星宇，肖云鹏，刘宴兵，刘媛媛，陈俊杰，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50