CN107342814A - 一种基于可见光通信的神经网络均衡器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于可见光通信的神经网络均衡器，包括依次连接的可见光通信发射子***、可见光通信传输子***和可见光通信接收子***；可见光通信发射子***包括：数据采集模块、数据编码模块、LED驱动模块和LED发射器件；数据编码模块的一端与数据采集模块连接；所述数据编码模块的另一端与LED驱动模块的一端相连；LED驱动模块的另一端与LED发射器件相连；可见光通信接收子***包括：光电检测器件、接收电路模块、神经网络均衡器和数据解码模块；接收电路模块的一端与光电检测器件相连；接收电路模块的另一端与神经网络均衡器的一端相连；神经网络均衡器的另一端与数据解码模块的一段相连。具有***传输速率高等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种可见光通信技术，特别涉及一种基于可见光通信的神经网络均衡器。
技术背景
近年来，被誉为“绿色照明”的半导体照明技术迅速发展。与传统的白炽灯等照明光源相比，LED具有低功耗、寿命长、尺寸小、绿色环保等优点。与此同时，LED更具有调制性能好、响应灵敏度高等优势。将信号以人眼无法识别的高频加载到LED上进行传输，进而催生出一门能够实现照明与通信一体化的技术——可见光通信。
与传统的红外和无线通信相比，可见光通信具有发射功率高、无电磁干扰、无需申请频谱资源和信息的保密性等优点。然而，可见光通信中仍然面临着不少的问题，其中最大的挑战之一是LED有限的调制带宽。一般的荧光粉LED调制带宽只有几兆赫兹，VLC数据传输速率受到限制。为了提升传输速率，除了从LED的结构、驱动电路的设计上拓展带宽；还可以通过不同的调制方式来提高***整体带宽。然而却大大地增加了可见光通信***的复杂程度。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种基于可见光通信的神经网络均衡器，该神经网络均衡器克服了由于LED调制带宽的限制而导致的码间干扰的问题，在减少***复杂性的同时，提高了***的数据传输速率，实现VLC***的高速通信。
本发明的目的通过以下技术方案实现：一种基于可见光通信的神经网络均衡器，可应用于可见光通信***，所述可见光通信***包括可见光通信发射子***10，可见光通信传输子***20和可见光通信接收子***30。所述可见光通信发射子***10包括数据采集模块11，数据编码模块12，LED驱动模块13和LED发射器件14。
进一步地，所述数据采集模块11负责原始信号的采集并传输给数据编码模块12；所述数据编码模块12负责数据的编码处理，并将编码之后数据传输给LED驱动模块13；所述LED驱动模块13产生驱动电流并驱动LED发射器件14产生可见光信号。
所述传输子***20为自由空间。
所述接收子***30包括光电检测器件31，接收电路模块32，神经网络均衡器33和数据解码模块34。进一步地，所述光电检测器件31将LED发射器件14发出的可见光信号转换为电信号，并传输给接收电路模块32。进一步地，所述接收电路模块32一端与光电检测器件31相连，所述接收电路模块的另一端与神经网络均衡器33一端相连；进一步地，所述接收电路模块32包括放大电路模块321，滤波电路模块322和AD模数转换模块323；进一步地，所述放大电路模块321对可见光信号进行放大，所述滤波电路模块322对所接收信号的高频噪声进行滤除，所述AD模数转换模块323将模拟信号转换为数字信号，并传输给神经网络均衡器33。进一步地，所述神经网络均衡器33包括神经网络输入层331，神经网络隐含层332，神经网络输出层333；所述神经网络隐含层332，由多个神经元3321组成；所述神经元3321并行，且每个神经元3321都与神经网络输入层331的所有抽头相连，所述神经网络均衡器33负责对信号进行均衡化处理，并将处理之后的数据传输给数据解码模块34解码得到所需信号。
进一步地，所述神经元(3321)的输入与输出关系可由以下关系式描述：
式中，z(k)为所述神经元(3321)的输出；wi,j(k)是连接输入层(331)第i个神经元的输出信号ui(k)与隐含层(332)第j个神经元的输入信号之间的加权系数，其中，j＝1,2,…,N表示总共有N个隐含层节点；每个常数bj是第i个隐含层的偏差值，也称为门限；f{·}为隐含层节点的激活函数。
进一步地，所述的神经元均衡器33，使用反向传播BP算法进行学习训练，包括以下步骤：
步骤1：初始化神经元均衡器的阈值；
步骤2：指定输入向量x(n)与输出向量d(n)；
步骤3：根据输入向量计算实际输出向量y(n)，然后计算成本函数E(n)；
步骤4：若E())大于指定值，根据公式 更新神经元均衡器的阈值，返回步骤32；否则，神经元均衡器训练完成。
式中，ωij(n)代表第n次训练的连接加权值，ωij(n+1)代表第n+1次训练的连接加权值，γ代表学习速率，表示微分运算。
传统可见光通信由于发光二极管(LED)调制带宽的限制约束着可见光通信***的传输速率，为此，本发明基于神经网络非线性映射的能力，提出一种基于可见光通信的神经网络均衡器，对由于LED窄带宽而产生码间干扰的信号进行分类恢复，从而对LED信道进行补偿，恢复受损信号，实现信道均衡。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
1、利用人工神经网络作为信道均衡器，仅需使用训练数据对神经网络进行训练，并不需要对信道环境进行分析，使***的实现更加简单。
2、利用神经网络强大的非线性特性，可以有效的解决因LED带宽限制造成的码间干扰问题，大大提高VLC***的传输速率。
3、无需使用复杂的调制解调技术与LED加工工艺来增加VLC***的传输速率，减少***的成本的同时提高***的传输速率。
附图说明
图1为本发明的可见光通信***原理框图。
图2为本发明的接收电路模块框图。
图3为本发明的神经网络均衡器的结构图。
图4为本发明的神经网络节点的示意图。
图5为本发明的神经网络BP算法原理图。
具体实施方式
下面结合实例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，一种基于可见光通信的神经网络均衡器，应用于可见光通信***，所述可见光通信***包括可见光通信发射子***10，可见光通信传输子***20和可见光通信接收子***30。所述可见光通信发射子***10包括数据采集模块11，数据编码模块12，LED驱动模块13和LED发射器件14。
所述数据采集模块11负责原始信号的采集并传输给数据编码模块12；所述数据编码模块12负责数据的编码处理，并将编码之后数据传输给LED驱动模块13；所述LED驱动模块13产生驱动电流并驱动LED发射器件14产生可见光信号。
所述传输子***20为自由空间。
所述接收子***30包括光电检测器件31，接收电路模块32，神经网络均衡器33和数据解码模块34。所述光电检测器件31将LED发射器件14发出的可见光信号转换为电信号，并传输给接收电路模块32。所述接收电路模块32一端与光电检测器件31相连，所述接收电路模块的另一端与神经网络均衡器33一端相连；如图2所示，所述接收电路模块32包括放大电路模块321，滤波电路模块322和AD模数转换模块323；所述放大电路模块321对可见光信号进行放大，所述滤波电路模块322对所接收信号的高频噪声进行滤除，所述AD模数转换模块323将模拟信号转换为数字信号，并传输给神经网络均衡器33；所述神经网络均衡器33负责对信号进行均衡化处理，并将处理之后的数据传输给数据解码模块34解码得到所需信号。
如图3所示，所述神经网络均衡器33包括神经网络输入层331，神经网络隐含层332，神经网络输出层333；所述神经网络隐含层332，由多个神经元3321组成；所述神经元3321并行，且每个神经元3321都与神经网络输入层331的所有抽头相连，
如图4所示，所述神经元(3321)的输入与输出关系可由以下关系式描述：
式中，z(k)为所述神经元(3321)的输出；wi,j(k)是连接输入层(331)第i个神经元的输出信号ui(k)与隐含层(332)第j个神经元的输入信号之间的加权系数，其中，j＝1,2,…,N表示总共有N个隐含层节点；每个常数bj是第i个隐含层的偏差值，也称为门限；f{·}为隐含层节点的激活函数。
如图5所示，所述的神经元均衡器33，使用反向传播BP算法进行学习训练，包括以下步骤：
步骤1：初始化神经元均衡器的阈值；
步骤2：指定输入向量x(n)与输出向量d(n)；
步骤3：根据输入向量计算实际输出向量y(n)，然后计算成本函数E(n)；
步骤4：若E(n)大于指定值，根据公式 更新神经元均衡器的阈值，返回步骤32；否则，神经元均衡器训练完成。
式中，ωij(n)代表第n次训练的连接加权值，ωij(n+1)代表第n+1次训练的连接加权值，γ代表学习速率，表示微分运算。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于可见光通信的神经网络均衡器，其特征在于，包括依次连接的可见光通信发射子***(10)、可见光通信传输子***(20)和可见光通信接收子***(30)；所述可见光通信发射子***(10)包括：数据采集模块(11)、数据编码模块(12)、LED驱动模块(13)和LED发射器件(14)；所述数据编码模块(12)的一端与数据采集模块(11)连接；所述数据编码模块(12)的另一端与LED驱动模块的(13)一端相连；所述LED驱动模块(13)的另一端与LED发射器件(14)相连；所述可见光通信传输子***(20)为自由空间；所述可见光通信接收子***(30)包括：光电检测器件(31)、接收电路模块(32)、神经网络均衡器(33)和数据解码模块(34)；所述接收电路模块(32)的一端与光电检测器件(31)相连；所述接收电路模块(32)的另一端与神经网络均衡器(33)的一端相连；所述神经网络均衡器(33)的另一端与数据解码模块的一段相连；所述接收电路模块(32)包括依次连接的放大电路模块(321)滤波电路模块(322)和AD模数转换模块(323)；
所述数据采集模块(11)采集原始信号并通过数据编码模块(12)进行编码处理之后控制LED驱动模块(13)产生驱动电流，驱动LED发射器件(14)发射可见光信号；所述光电检测器件(31)接收LED发射器件(14)发出的可见光信号，并将可见光信号转换为电信号传输给接收电路模块(32)；所述接收电路模块的放大电路模块(321)用于将接收到的电信号放大，滤波电路模块(322)用于将高频噪声干扰滤除，AD模数转换模块(323)用于将模拟信号转换为数字信号，并传输给神经网络均衡器(33)；所述神经网络均衡器(33)，利用分类器的原理，对接收信号进行均衡恢复，再将恢复之后的接收信号通过数据解码模块(34)解码以得到所需数据。
2.根据权利要求1所述的基于可见光通信的神经网络均衡器，其特征在于：所述神经网络均衡器(33)采用多层感知器结构对接受信号进行均衡处理，所述神经网络均衡器(33)包括神经网络输入层(331)、神经网络隐含层(332)和神经网络输出层(333)。
3.根据权利要求2所述的基于可见光通信的神经网络均衡器，其特征在于：所述神经网络输入层(331)具有系列延迟抽头；所述神经网络隐含层(332)具有若干个神经元(3321)；所述若干个神经元(3321)并行，并且每个神经元(3321)都与神经网络输入层(331)的所有抽头相连。
4.根据权利要求3所述的基于可见光通信的神经网络均衡器，其特征在于，神经元(3321)的输入与输出关系的关系式为：
<mrow>
<mi>z</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>f</mi>
<mo>{</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>w</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msub>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>}</mo>
<mo>,</mo>
</mrow>
式中，z(k)为所述神经元(3321)的输出；wi,j(k)是连接输入层(331)第i个神经元的输出信号ui(k)与隐含层(332)第j个神经元的输入信号之间的加权系数，其中，j＝1,2,…,N表示总共有N个隐含层节点；每个常数bj是第i个隐含层的偏差值，也称为门限；f{·}为隐含层节点的激活函数。
5.根据权利要求2所述的基于可见光通信的神经网络均衡器，其特征在于：所述神经元均衡器(33)使用反向传播BP算法进行学习训练，所述反向传播BP算法具体包括以下步骤：
步骤1、初始化神经元均衡器的阈值；
步骤2、指定输入向量x(n)与输出向量d(n)；
步骤3、根据输入向量计算实际输出向量y(n)，然后计算成本函数E(n)；
步骤4、若E(n)大于指定值，根据公式 更新神经元均衡器的阈值，返回步骤32；否则，神经元均衡器训练完成；
式中，ωij(n)代表第n次训练的连接加权值，ωij(n+1)代表第n+1次训练的连接加权值，γ代表学习速率，表示微分运算。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20171110 |