基于神经网络的可见光通信接收系统的研究

光通信可见光通人工神经角度分集

由于码间干扰的影响，导致可见光通信系统的误码率提升。为此，提出了一种基于人工神经元网络(ANN)的接收系统，采用角度分集接收技术采集信号，并通过神经元网络对所获得的多组数据进行合并优化构成总的输出信号。该接收系统可以有效地降低码间干扰对系统的影响，提高接收信号的信噪比(SNR)，降低系统的误码率 (BER)。采用Matlab 软件模拟仿真信号传输实验以验证该系统的性能及优越性。仿真结果表明，在信源与环境的信噪比相同情况下，基于神经元网络均衡处理的分集接收系统误码率比传统的使用单输入单输出(SISO)技术的系统误码率更低，并且可以减弱码间干扰所带来的影响。优化了可见光通信(VLC)系统的信道性能，具有广阔的应用前景。

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