基于Volterra的非线性均衡，用于缓解有机VLC中的非线性

我们考虑渠道： C(z)=0.5 + 1.2z-1 + 1.5z-2 + z-3 “READ ME”文件中显示的均衡器结构； 符号{s(i)}通过信道传输并且被加性复值白噪声 {v(i)} 破坏。 接收信号{u(i)}由FIR处理均衡器生成估计值 {s(i-Δ)}，这些估计值被输入到决策设备中。 均衡器有两个操作模式：一种训练模式，其中输入序列的延迟副本用作参考序列，以及决策导向模式，在此期间决策设备的输出替换参考序列。 输入序列 {s(i)} 选自 QAM 星座。 1) 编写一个程序，用来自 QPSK 星座的 500 个符号训练自适应滤波器， 随后是在来自 64 QAM 星座的 5000 个符号期间进行决策指导的操作。 选择噪声方差以在输入端强制执行 30 dB 的 SNR 水平均衡器。 选择 Δ = 15，均衡器长度 L = 35。使用 ε-NLMS 训练均衡器步长大小 μ = 0.4

零强制均衡器 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 该程序是Matlab中的零强制均衡器的实现和误码率的计算。 理论 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 考虑具有频率响应F（f）的信道，令均衡器的频率响应为C（f）。 均衡器的构造必须使C（f）= 1 / F（f）。 当在均衡器末尾接收到信号时，由于C（f）F（f）= 1，所以消除了信道噪声。 方法 该项目中使用的软件是MATLAB。 将产生随机噪声信号，该噪声信号将被视为信道噪声。 将确定信道噪声的频率响应，并将其通过迫零均衡器，并计算BER。 算法 •以位数或符号为输入•通过以0等于N的概率生成0,1来完成输入初始化•将调制技术选择为fsk，bpsk和qpsk•噪声作为高斯白噪声，通过瑞利添加0dB方差通道•完成信号的均衡•完成误差的计算•模拟的BER

参考文献：参见Simon Haykin的“自适应滤波器理论”中的第13章

参考资料：参见 K Vasudevan 所著“数字通信和信号处理”一书中的第 5.1.4 节

本文展示了如何使用 Simulink 配置 LMS 线性均衡器并评估其性能。 包含一组Simulink模型，以重现测试并进行进一步的实验。

概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性，阐述了经典的非线性均衡算法原理，指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状，详细介绍了 4 种基于人工智能的非线性均衡算法，包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络，并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比，最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。

Nonlinear Equations 4.1 Iterative Method toward Fixed Point 4.2 Bisection Method 4.3 False Position OR Regula Falsi Method 4.4 Newton(-Raphson) Method 4.5 Secant Method 4.6 Newton Method for a System of Nonlinear Equations 4.7 Symbolic Solution for Equations 4.8 A Real-World Problem Required Products Optimization Toolbox MATLAB release MATLAB 7.4 (R2007a)

代码实现线性LMS均衡过程，采用变步长和非变步长实现，具体有文档，里面有详细的参考文献网址，可根据文献原理自行计算。并附有说明。

神经网络的光学链接非线性均衡 与Leonardo Minelli硕士学位论文固有的python代码开发相关的存储库。 本文的主题是关于通过利用一些人工神经网络实现来实现光纤通信链路的非线性均衡。