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针对强湍流信道下信号衰落的特点,分析了对数正态分布模型与K分布模型的适用范围.基于K分布模型建立大气光通信接收信号模型,并给出了自适应最优门限检测方法.采用四阶和六阶累计量对强湍流信道参量进行估计,采用二阶累计量对其它高斯噪音进行估计,得到K分布参量及高斯噪音统计量的预测值,实现自适应门限更新.基于Monte Calro算法进行仿真,给出了门限更新算法对通信系统误码率的影响,同时分析了信号采样率对估计参量偏差的影响.计算表明,在强湍流情况下,大气光通信系统的误码率性能得到极大的改善,优于基于MLSD检测的接收机. 相似文献
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基于KPCA-K-means++和GA-LMS模型的改进RBF神经网络室内可见光定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法.所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位.利用核主成分分析K-means++(KPCA-K means++)聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值.通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优.仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为 28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1m.因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点. 相似文献