【摘 要】
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针对基于空移键控(Space Shift Keying,SSK)的室内可见光通信(Visible Light Communications,VLC)系统中的信号检测,本文将其转换为稀疏信号重构问题,使得具有相对较低计算复杂度的压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏重构算法成为基于SSK调制的室内VLC系统中一种很有竞争力的信号检测手段.为了满足稀疏重构的测量矩阵性质,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的测量矩阵预处理方法,在理论
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,河南郑州450001;河南工业大学理学院,河南郑州450001
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针对基于空移键控(Space Shift Keying,SSK)的室内可见光通信(Visible Light Communications,VLC)系统中的信号检测,本文将其转换为稀疏信号重构问题,使得具有相对较低计算复杂度的压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏重构算法成为基于SSK调制的室内VLC系统中一种很有竞争力的信号检测手段.为了满足稀疏重构的测量矩阵性质,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的测量矩阵预处理方法,在理论上保证了在室内VLC系统中使用基于CS的稀疏信号检测方法的可行性.然后通过采用CS中的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)和压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)两种经典算法实现了对室内VLC系统SSK信号的检测,同时还提出了一种新的结合贪婪算法和极大似然算法的稀疏信号重构检测方法.最后,通过计算机仿真验证了该类算法在基于SSK调制的室内VLC系统中信号检测的有效性.仿真结果证实了在基于SSK调制技术的室内VLC系统中,所提的CS检测算法性能可以在实际应用场景的系统参数设置下达到比(Maximum Likelihood,ML)更好的误码率和计算复杂度.
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