【摘 要】
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非线性效应限制是高速可见光通信系统性能提升的一大瓶颈问题,为此提出将支持向量机(support vector machine, SVM)监督学习算法应用于几何整形可见光通信系统接收信号星座点
【机 构】
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复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划基金(No.2017YFB0403603),国家自然科学基金杰青项目(No.61925104)资助
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非线性效应限制是高速可见光通信系统性能提升的一大瓶颈问题,为此提出将支持向量机(support vector machine, SVM)监督学习算法应用于几何整形可见光通信系统接收信号星座点的分类判决,将信号的同向分量和正交分量作为特征向量,建立最优分类界面,以降低非线性条件下星座点变形带来的符号误判,同时比较几种几何整形设计的性能.仿真分析和实验结果表明,SVM提升了非线性条件下系统的性能,在数据速率为1.2 Gbit/s的高速可见光通信传输中,圆-169几何整形16正交幅度调制(quadrature
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