室内可见光通信EMD-ICA联合自适应降噪算法研究

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随着发光二极管(Light-Emitting Diode,LED)等新型照明技术的发展,可见光通信(Visible Light Communication,VLC)作为一种在无线通信领域中非常具有前景的新兴通信技术方案,为满足室内高速通信提供了新的解决途径。但是,室内可见光通信因噪声成分复杂而存在着严重的噪声干扰问题,由此会造成通信性能损伤。因此有针对性地研究合适的噪声抑制算法来改善噪声对通信系统性能的影响,对室内可见光通信技术的发展具有重要意义。为此,本论文主要针对室内可见光通信系统的降噪问题展开研究,主要工作包括:(1)根据室内可见光通信实际应用场景,建立比较完善的通信系统模型,构建包含直射视距链路和漫射视距链路的多径传输信道模型,以此为基础详细分析室内可见光通信系统的噪声成分及相关频谱特性,为讨论和设计噪声抑制算法提供理论依据。(2)针对室内可见光通信的噪声干扰问题,提出基于模态相关准则的完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的联合降噪算法。与传统VLC降噪算法相比,CEEMDAN-ICA联合降噪算法通过利用CEEMDAN能够自适应分解信号的特性和ICA能够提取复杂信号中有用信息的特性,具有更好的降噪效果和更高的信号完备性。经过对比分析在不同信噪比条件下不同降噪算法的降噪效果,仿真结果表明,CEEMDAN-ICA联合降噪算法能够有效地降低噪声干扰对信号的影响,提高通信性能。但在小信噪比条件下,模态相关准则存在算法不稳定的问题。(3)针对模态相关准则难以适应小信噪比情况下对噪声层与信号层的准确判别,研究提出基于样本熵判别准则的CEEMDAN-ICA联合降噪方法。与模态相关准则相比,样本熵判别准则是根据信号复杂度进行噪声与信号的判别,具有更好的鲁棒性和更高的稳定性。通过将该方案与基于模态相关准则的CEEMDAN-ICA降噪方案进行仿真对比分析,仿真结果表明,在小信噪比的条件下,基于样本熵判别准则的联合降噪算法能够更加有效地进行噪声层与信号层的判别,提高了联合降噪算法的鲁棒性和稳定性。综上所述,本论文针对室内可见光通信系统的噪声干扰问题,提出和介绍基于CEEMDAN-ICA的联合降噪算法。仿真结果显示,当接收输入信噪比条件为-5d B时,基于模态相关准则的CEEMDAN-ICA噪声抑制方案的降噪效果更为优越,可将信噪比提升至7.8d B,均方根误差低至0.4,相关系数达到0.92,降噪增益达12.8d B。当信噪比条件为1d B时,信号信噪比可以提高至12.3d B,均方根误差为0.3,相关系数可达0.97,降噪增益为11.3d B。基于样本熵准则的联合降噪方法,在接收输入信噪比为-5d B时,信噪比可提高至8.8d B,降噪增益达13.8d B,而且均方根误差低于0.4,相关系数可以达到0.93。综合研究结果表明,本文研究的基于CEEMDAN-ICA的联合噪声抑制方法能够在不同信噪比条件下有效滤除噪声,改善通信质量,具有较好的通信性能。
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