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摘要
针对室内广义空移键控(GSSK)调制的可见光通信(VLC)系统,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的机器学习信号检测算法。在一般的VLC系统中,极大似然(ML)检测是最优检测算法,但是ML检测算法具有很高的计算复杂度。为了解决此问题,该文利用机器学习中的SVM分类思想实现对系统接收端的信号检测,以在保证信号检测正确率的情况下,降低计算复杂度,提高GSSK-VLC系统的信号检测效率。仿真结果表明,该文提出的针对室内GSSK-VLC系统的SVM信号检测算法与ML检测算法相比,在具有接近ML的误比特率(BER)性能的同时,计算复杂度明显降低,有效提升了系统的检测性能。
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