东莞职业技术学院 电子与电气工程学院, 广东 东莞 523808
当前室内可见光通信系统大多考虑接收机静止的情况, 无法适用于日益增多的移动设备。为了解决可见光通信系统中移动接收机的解调问题, 提出了基于人工神经网络的可见光通信移动接收机方案。以广泛应用的二进制振幅键控调制技术为基础, 推导出可见光通信移动场景的检测方法和解调阈值; 通过动态时间规整技术提取光强度序列的距离特征, 利用遗传算法对特征集进行优化, 选择高显著性的少量特征子集; 将特征子集送入人工神经网络进行训练, 对二进制振幅键控解调阈值进行预测。实验结果显示, 方案有效降低了移动场景下可见光通信系统的误码率。
可见光通信 人工神经网络 调制解调器 遗传算法 特征选择 visible light communication artificial neural networks modulator and demodulator genetic algorithm feature selection
