可见光通信中LED的非线性后失真补偿技术研究

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1、可见光通信中LED的非线性后失真补偿技术研究徐旭东南京邮电大学通信与信息工程学院摘要：在可见光通信系统中,发光二极管(LightEmittingDiode,LED)的非线性特性是可见光通信系统存在非线性失真的主要原因。针对可见光通信的LED非线性失真的补偿技术的研究主要分为预失真补偿和后失真补偿技术。由于预失真方法需要在发送端增加一个物理反馈回路，因此这种方法的性价比并不高。与预失真方法相比，后失真方法从接收端对信号进行补偿，不需要额外的反馈冋路。现有的后失真方法，如Volterra判决反馈均衡方法、自适应后失真补

2、偿方法以及从频域均衡的角度对系统进行补偿的方法，都在很大程度上减轻了LED的非线性失真问题对可见光通信系统造成的影响。机器学习作为智能化的核心，将其与后失真技术相结合，同样可以在很大程度上减轻LED的非线性失真带来的影响。关键词：后失真;Voltcnra判决反馈均衡;自适应后失真;频域均衡;机器学习；作者简介：徐旭东(1993-)，男，硕士研究生，主要研究方向：可见光通信，机器学习。收稿日期:2017-04-20基金：国家自然科学基金(61603197)Nonlinearpost-distortionforLEDi

3、nvisiblelishtcommunicationXuXudongCollegeofTelecommunicationsandInformstionEngineering,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications;Abstract：Inavisiblelightcommunicationsystem,thelightemittingdiode(LED)isthemajorsourceofnonlinearity.Theresearchoncompensationt

4、echniqueforLEDnonlineardistortionisdividedintopredistortionandpost-distortion.Predistortionmaynotbeacost-efficientapproachasitneedsadditionalfeedbackcircuitsatthetransmitter.Comparedtopredistortion,post-distortioncompensatesthesignalatthereceiveranddoesnotrequ

5、ireanadditionalfeedbackloop.Theexistingpost-distortionmethods,suchastheVolterradccisionfeedbackequalizer(DFE),theadaptivepost-distortionandthefrequencydomainequalization,havegreatlymitigatedthenonlineardistortionofLED.Machinelearningasthecoreofintelligenee,com

6、binedwithpost-distortion,alsocanmitigatetheimpactofnonlineardistortionofLED.Keyword：post-distortion;VoIterraDFE;adaptivepost-distortion;frequencydomainequalization;machinelearning;Received：2017-04-200引言随着LED越来越廉价，并且应用越来越广泛，针对可见光通信技术的研究也越来越多。可见光通信相比于传统的无线通信技术可以

7、解决其带宽受限的问题，而且实现成本低，通信安全性和空间复用性都很高。与射频系统类似，可见光通信系统同样存在非线性失真问题。造成可见光通信系统非线性失真的原因可能有:LED电路、对发送信号进行剪切处理、数模转换、模数转换、LED本身特性以及光敏二极管的特性。由于可见光通信系统使用了密度调制和直接检测技术，因此光电转换和电光转换同样会带来非线性影响。但在这些可能的原因中，LED的非线性特性是造成可见光通信系统非线性失真的主要原因［口，即经过LED发送Z前的信号和接收端接收到的信号是非线性关系，在这种情况下会使信号的解码

8、产生很大的困难和课码率。LED的非线性失真主要是因为发光子与输入电流的幅值不成比例，并且由于载流子密度响应由频率决定，从而又给LED带来了记忆性问题。针对LED的非线性特性，可以根据其是否具有记忆性对其进行建模。无记忆的典型模型有无记忆多项式模型;有记忆的模型有Volterra模型図、记忆的多项式模型、Wiener模型［3］以及Hammerstein模型。通