基于神经网络的可见光通信系统信道估计方法

作者：陈勇^*; 吴志倩; 刘焕淋; 胡陈毅; 吴金兰; 王创世

来源：光学学报, 2023, 43(07): 46-55.

• 光通信
• 非对称限幅光正交频分复用
• 信道估计
• 深度神经网络

针对现有的非对称限幅光正交频分复用（ACO-OFDM）可见光通信（VLC）系统中信道估计方法存在导频数量过大、精度低、估计效率不高的问题，提出一种基于深度神经网络（DNN）的VLC信道估计方法。利用梯度集中化（GC）方法进行模型优化，并采用端到端的方式跟踪信道信息并恢复失真信号。仿真结果表明：所提方法的误码率（BER）和均方误差（MSE）性能均优于传统方法；在使用较少的导频和省略循环前缀（CP）进行信道估计时，所提方法具有更强的鲁棒性。此外，在DNN训练过程中引入GC方法，可以加快网络的收敛速度，提高其优化能力。

• 单位
  重庆邮电大学; 通信与信息工程学院