CN107872256B - 无线光通信中盲检测及调制星座优化方法、存储介质 - Google Patents

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CN107872256B CN201711380144.4A CN201711380144A CN107872256B CN 107872256 B CN107872256 B CN 107872256B CN 201711380144 A CN201711380144 A CN 201711380144A CN 107872256 B CN107872256 B CN 107872256B
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Abstract

本发明公开了通信技术领域中的大规模MIMO（Multiple‑Input Multiple‑Output）室外无线光通信系统中，基于信道统计信息的最大似然盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法。在收发天线数目大规模情况下，首先根据中心极限定理和大数定理确定接收端信号近似服从高斯分布，进而得到任意调制阶数的接收信号渐近最佳判决门限，然后依据系统平均误符号率的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的准则对调制星座优化设计，使系统平均误符号率最小，最后使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座，明显提高了系统性能。本发明仅利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，相比于传统方法，可明显提高系统性能，且逼近已知信道信息的系统性能，同时具有较低的系统开销，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。

Description

无线光通信中盲检测及调制星座优化方法、存储介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域的盲检测设计方法以及发射调制星座优化设计方法，具体是一种大规模MIMO室外无线光(Optical Wireless Communication,OWC)通信系统中利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计。
背景技术
随着无线通信技术的快速发展，无线光通信技术有效的缓解无线频谱资源短缺问题。同时，无线光通信技术具有安全绿色、设备简单等优势，近年来得到了广泛的关注与研究，将成为未来无线通信技术中的重要部分。大规模MIMO技术已被第5代移动通信采纳为其核心关键技术之一，可以大幅度降低功率，提升系统性能和覆盖范围。在无线光通信系统中，发射端采用LED(Light-Emitting Diode)阵列，接收端采用PD(Photo-Diode，PD)阵列，为大规模MIMO技术的引入提供便利条件，从而有效提高了系统通信效率，系统实现简单，这也使大规模MIMO技术成为无线光通信系统的极佳选择。
室内OWC系统中信道一般是慢变，而在室外OWC系统中信道主要受到大气湍流和大气衰减的影响，在弱湍流情况下，信道模型常为对数正态分布；在强湍流情况下，信道模型常为双伽马分布。导致室外信道环境复杂多变，对光信号造成随机衰减，严重影响其传输性能。同时，大规模MIMO室外无线光通信系统中，使用导频对信道信息进行估计会带来极大的系统开销，又降低系统传输效率。研究基于信道统计信息的盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法，可以大幅度降低系统开销，同时可保持系统性能，具有较为重要的理论意义和实用价值。
发明内容
(一)要解决的问题
本发明要解决的技术问题在于提供一种大规模MIMO室外无线光通信系统中基于信道统计信息的盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法，对接收信号进行盲检测以解决现有技术存在的问题。
(二)技术方法
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方法：
无线光通信中盲检测及调制星座优化方法，包括以下步骤：
S1：大规模MIMO室外无线光通信系统中，其各个子信道独立同分布，收发两端已知信道的一阶和二阶统计信息，发射端发送功率调制信号，接收端根据统计信息使用最大似然准则对接收信号进行盲检测；所述统计信息包括均值和方差；
S2：基于最大似然准则，分别在发射端天线数大规模和接收端天线数大规模的情况下得到任意调制阶数接收信号的渐近最佳判决门限；
S3：依据渐近的最佳判决门限，在光信号非负约束和平均光功率约束的条件下，最小化平均误符号率
Figure GDA0002763025980000021
的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的优化准则对调制星座进行优化设计，最终使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座。
进一步，所述S1中：
发射端天线数为M，接收端天线数为N的大规模MIMO室外无线光通信系统模型为：y＝Hs+n；
其中
y为N×1维的接收信号矩阵；
H为N×M维的信道矩阵，其各个子信道独立同分布，服从对数正态分布或瑞利分布等其它分布，收发两端已知信道的一阶和二阶统计信息，包括均值μh和方差
Figure GDA0002763025980000022
h为信道标记，表示该均值和方差为信道的均值和方差；
n为N×1维的噪声矩阵，且噪声矩阵中每个元素独立同分布，服从均值为0、方差为
Figure GDA0002763025980000023
的高斯分布；下标n为噪声标记，表明方差为
Figure GDA0002763025980000024
是噪声的方差；
s为发射端M×1维的信号矩阵；
发射端发送L阶功率调制信号，其中调制星座集合[s1,s2,…,sL]中的元素非负并按由小到大的顺序排列，且调制星座中每个元素的发送概率相同，并满足平均光功率约束：
Figure GDA0002763025980000025
PT表示平均发送光功率，sk∈[s1,s2,…,sL]，k＝1,2,…,L；使用最大似然准则对接收信号进行盲检测。
进一步，所述S2中，在收发天线数大规模情况下，依据中心极限定理和大数定理，对接收信号的均值进行最大似然检测，其接收信号均值
Figure GDA0002763025980000026
可表示为
Figure GDA0002763025980000031
其中
等效信道
Figure GDA0002763025980000032
近似服从高斯分布，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,M，其均值和方差分别为μh，
Figure GDA0002763025980000033
等效噪声
Figure GDA0002763025980000034
服从高斯分布，其均值和方差分别为0，
Figure GDA0002763025980000035
接收信号均值
Figure GDA0002763025980000036
服从高斯分布，其均值和方差分别为μhsk，
Figure GDA0002763025980000037
其中
Figure GDA0002763025980000038
基于最大似然检测准则，判决信号
Figure GDA0002763025980000039
表示为：
Figure GDA00027630259800000310
其中，
Figure GDA00027630259800000311
表示接收信号关于发射信号为sk时的条件概率密度函数，即
Figure GDA00027630259800000312
接收信号的渐近最佳判决门限thk的表达式为：
(1)当接收端天线数大规模时，
Figure GDA00027630259800000313
其中
Figure GDA00027630259800000314
由sk+1>sk和
Figure GDA00027630259800000315
所以
Figure GDA00027630259800000316
等价于
Figure GDA00027630259800000317
最佳判决门限呈非等间隔特征，同时得到
Figure GDA00027630259800000318
的关系；
(2)当发射端天线数大规模时，
Figure GDA00027630259800000319
最佳判决门限呈等间隔特征。
进一步，所述S3中，基于最大似然盲检测准则，系统的平均误符号率
Figure GDA00027630259800000320
表示为：
Figure GDA00027630259800000321
Figure GDA0002763025980000041
pek表示L阶功率调制中检测第k个星座点对应的接收信号的误符号率，依据渐进的最佳判决门限和高斯概率密度函数特性，通过代数变换，平均误符号率
Figure GDA0002763025980000042
的表达式进一步表示为：
Figure GDA0002763025980000043
其中，
Figure GDA0002763025980000044
为错误函数，在接收端天线大规模情况下，
Figure GDA0002763025980000045
为指数衰减系数；在发射端天线大规模情况下，
Figure GDA0002763025980000046
进一步，所述S3中，获取优化的调制星座的具体步骤为：
步骤(1)：为指数衰减项系数d赋一个初始化步长值，为优化发射功率，令最低电平的发射信号s1＝0；
步骤(2)：当k＝1时，由指数衰减系数
Figure GDA0002763025980000047
求出一个th1的值，再由
Figure GDA0002763025980000048
求出一个s2的值；对于所有星座点和检测门限都满足等式：
Figure GDA0002763025980000049
由此类推求得s3，s4，…，sL所有L个星座点和L-1个检测门限的数值；
步骤(3)：计算步骤(2)中所得发射星座的平均光功率
Figure GDA00027630259800000410
其值若小于平均光功率约束PT，则将d增大一个步长值并重复步骤(2)；
步骤(4)：重复步骤(2)和(3)直到所得发射星座的平均光功率接近或等于平均光功率约束PT；此时所得星座点和检测门限即为优化问题的数值近似解。
一种存储介质，所述存储介质上存储适用于处理器执行的计算机指令，且所述计算机指令被所述处理器执行时实施上的方法。
(三)有益效果
针对大规模MIMO室外无线光通信系统，本发明的盲检测方法使用最大化最小各部分指数衰减系数的准则对系统平均误符号率进行调制星座优化设计，使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座。本发明在收发端无需瞬时信道信息，利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，在发射总功率不变的情况下，以较低的系统开销明显改善了系统性能，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
附图说明
图1为本发明的工作流程。
图2为本发明的大规模MIMO室外无线光通信系统的传输示意图。
图3为在不同信噪比的情况下，本发明的盲检测方法和传统均值检测方法随接收天线数变化时系统平均误符号率性能对比图。
图4为在不同信噪比的情况下，本发明的盲检测方法和已知信道信息检测方法随接收天线数变化时系统平均误符号率性能对比图。
图5为在不同信噪比的情况下，本发明的盲检测方法、传统均值检测方法和已知信道信息检测方法，在较差信道条件下随接收天线数变化时系统平均误符号率性能对比图。
图6为在不同信噪比的情况下，本发明改进均值检测方法和传统均值检测方法随发射天线数变化时系统平均误符号率性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
在大规模MIMO室外无线光通信环境中，各个子信道经历复杂多变的信道环境，对光信号造成随机衰减，此时利用导频信号对信道进行估计又会造成较大的系统开销。在收发天线数目大规模情况下，仅利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，以优化系统的平均误符号率，但其性能受限于发射端天线数和接收端天线数，其中接收端天线数是主要影响因素。在发送总功率不变的情况下，以较低的系统开销明显改善系统性能，从而提升此方法在实际应用中的可行性。
基于上述的原因，为了达到以较低的系统开销明显改善系统性能，本发明提出一种基于信道统计信息的盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法。
参见图1，包括以下步骤：
S1：大规模MIMO室外无线光通信系统中，其各个子信道独立同分布，服从对数正态分布或瑞利分布等其它分布，且收发两端已知信道的一阶和二阶统计信息，所述的统计信息包括均值和方差。发射端发送功率调制信号，接收端不需要瞬时信道信息，仅使用最大似然准则对接收信号进行盲检测。
S2：在收发天线数目均为大规模的情况下，依据现有的中心极限定理和大数定理，接收信号近似服从高斯分布，基于最大似然检测准则，分别在发射端天线数和接收端天线数为大规模情况下，得到任意调制阶数接收信号的渐近最佳判决门限；其中，接收端天线数为大规模情况下，最佳判决门限呈非等间隔特征；发射端天线数为大规模情况下，最佳判决门限是等间隔的。
S3：依据渐近的最佳判决门限，在光信号非负约束和平均光功率约束的条件下，优化设计调制星座使系统平均误符号率最小，具体实现方法为最小化平均误符号率
Figure GDA0002763025980000066
的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的优化准则对调制星座进行优化设计，最终使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座；其中，当接收端天线数大规模情况下，最佳调制星座呈非等间隔特征，而当发射端天线数大规模情况下，最佳调制星座是等间隔的。
下面对本发明上述方法的实施过程进行详细的说明。
大规模MIMO室外无线光通信系统中，发射端天线数为M，接收端天线数为N，系统模型可表示为：
y＝Hs+n
其中，y为N×1维的接收信号矩阵；H为N×M维的信道矩阵，信道矩阵内的各个子信道独立同分布，服从对数正态分布或瑞利分布等其它分布，接收端和发送端均已知信道的一阶和二阶统计信息，该统计信息包括均值μh和方差
Figure GDA0002763025980000061
h为信道标记，表明均值μh和方差
Figure GDA0002763025980000062
为信道的均值和方差；n为N×1维的噪声矩阵，且噪声矩阵中每个元素独立同分布，服从均值为0、方差为
Figure GDA0002763025980000063
的高斯分布；下标n为噪声标记，表明方差为
Figure GDA0002763025980000064
为噪声的方差；s为发射端M×1维的信号矩阵。
发射端发送L阶功率调制信号，调制星座集合[s1,s2,…,sL]中的元素非负并按由小到大的顺序排列，且调制星座中每个元素的发送概率相同，同时满足平均光功率约束：
Figure GDA0002763025980000065
PT表示平均发送光功率，其中sk∈[s1,s2,…,sL]，k＝1,2,…,L。接收端无需瞬时信道信息，仅使用最大似然准则对接收信号进行盲检测。
在收发天线数目大规模情况下，依据中心极限定理和大数定理，对接收信号的算术均值进行最大似然检测，其接收信号均值
Figure GDA0002763025980000071
可表示为：
Figure GDA0002763025980000072
其中，等效信道
Figure GDA0002763025980000073
近似服从高斯分布，其均值和方差分别为μh，
Figure GDA0002763025980000074
等效噪声
Figure GDA0002763025980000075
服从高斯分布，其均值和方差分别为0，
Figure GDA0002763025980000076
因此接收信号均值
Figure GDA0002763025980000077
近似服从高斯分布，其均值和方差分别为μhsk，
Figure GDA0002763025980000078
其中
Figure GDA0002763025980000079
基于最大似然检测准则，判决信号
Figure GDA00027630259800000710
可表示为：
Figure GDA00027630259800000711
其中，
Figure GDA00027630259800000712
表示接收信号关于发射信号为sk时的条件概率密度函数，即
Figure GDA00027630259800000713
分别在发射端天线数和接收端天线数大规模情况下，得到任意调制阶数接收信号的渐近最佳判决门限thk的表达式：
(1)当接收端天线数大规模时，
Figure GDA00027630259800000714
其中
Figure GDA00027630259800000715
由sk+1>sk和
Figure GDA00027630259800000716
所以
Figure GDA00027630259800000717
等价于
Figure GDA00027630259800000718
所以最佳判决门限呈非等间隔特征，同时可以得到
Figure GDA00027630259800000719
的关系。
(2)当发射端天线数大规模时，
Figure GDA00027630259800000720
最佳判决门限呈等间隔特征。
基于最大似然盲检测准则，系统的平均误符号率
Figure GDA00027630259800000721
可表示为：
Figure GDA0002763025980000081
pek表示L阶功率调制中检测第k个星座点对应的接收信号的误符号率。依据渐进的最佳判决门限和高斯概率密度函数特性，通过代数变换，平均误符号率
Figure GDA0002763025980000082
的表达式可进一步表示为：
Figure GDA0002763025980000083
其中，
Figure GDA0002763025980000084
为错误函数，当接收端天线数大规模情况下，
Figure GDA0002763025980000085
为指数衰减系数，而当发射天线数大规模情况下，
Figure GDA0002763025980000086
上述的S3中，对于接收端天线数大规模情况时，在光信号非负约束和平均光功率约束的条件下，优化设计调制星座使系统平均误符号率最小的具体实现方法为最小化平均误符号率
Figure GDA0002763025980000087
的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的优化准则对调制星座进行优化设计，最终使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座。
具体步骤为：
步骤(1)：为指数衰减项系数d赋一个极小的初始化步长值，例如1×10-2或1×10-3。为优化发射功率，令最低电平的发射信号s1＝0。
步骤(2)：当k＝1时，由指数衰减系数
Figure GDA0002763025980000088
求出一个th1的值，再由
Figure GDA0002763025980000089
求出一个s2的值。对于所有星座点和检测门限都满足等式：
Figure GDA00027630259800000810
由此类推求得s3，s4，…，sL所有L个星座点和L-1个检测门限的数值。
步骤(3)：计算步骤(2)中所得发射星座的平均光功率
Figure GDA0002763025980000091
其值若小于平均光功率约束PT，则将d增大一个步长值并重复步骤(2)。
步骤(4)：重复步骤(2)和(3)直到所得发射星座的平均光功率接近或等于平均光功率约束PT；此时所得星座点和检测门限即为优化问题的数值近似解。上述发射星座的平均光功率接近于或等于平均光功率约束PT解释为：在发射星座的平均光功率与平均光功率约束PT相等时，此时所得星座点和检测门限为优化问题的最优数值近似解；而在发射星座的平均光功率无限接近平均光功率约束PT的过程中，两者之间差值越小，则数值近似解越优；发射星座的在平均光功率与平均光功率约束PT差值较大时，仍能得到星座点和检测门限数值近似解，但其系统平均误符号率性能较差；计算时根据具体情况灵活设置它们之间的的接近程度、即差值。
当接收端天线数很大时，由星座点与最佳判决门限的关系，易得sk+2-thk+1>thk-sk，将不等式化为sk+2-sk+1-thk+1>thk-sk-sk+1，因为thk+thk+1＝2sk+1带入不等式得sk+2-sk+1>sk+1-sk，所以最佳调制星座呈非等间隔特征。
对于发射端天线数很大时的情况，
Figure GDA0002763025980000092
最佳调制星座呈等间隔特征。
传统的均值检测中，判决门限呈等间隔特征，即
Figure GDA0002763025980000093
系统平均误符号率为：
Figure GDA0002763025980000094
本发明基于信道统计信息的最大似然盲检测，最佳判决门限呈非等间隔特征，即
Figure GDA0002763025980000095
系统平均误符号率为：
Figure GDA0002763025980000096
并优化得到非等间隔调制星座，最大限度提高系统平均误符号率性能。
参见图3所示的系统平均误符号率性能对比图，一种大规模MIMO室外无线光通信系统中，配置发射端天线数为2，信道模型满足参数σ为0.3的对数正态分布，发送8阶非等间隔功率调制信号，接收端将采用基于信道统计信息的盲检测方法和传统的均值检测方法进行性能对比，从图3可以明显看出，在信噪比SNR分别为0dB，5dB，10dB的情况下，两者系统平均误符号率性能都随着接收天线数的增加得到提高，但基于信道统计信息的盲检测方法明显优于传统的均值检测方法。
参见图4所示的系统平均误符号率性能对比图，一种大规模MIMO室外无线光通信系统中，配置发射端天线数为2，信道模型满足参数σ为0.3的对数正态分布，发送8阶非等间隔功率调制信号，接收端将采用基于信道统计信息的盲检测方法和已知信道信息的检测方法进行性能对比，从图4可以明显看出，在信噪比SNR分别为0dB，3dB，6dB的情况下，采用基于信道信息的盲检测方法和已知信道信息的检测方法的系统平均误符号率性能接近。
参见图5所示的系统平均误符号率性能对比图，一种大规模MIMO室外无线光通信系统中，配置发射端天线数为128，信道模型满足参数σ为1的对数正态分布，发送8阶非等间隔功率调制信号，接收端将采用基于信道统计信息的盲检测方法、已知信道信息的检测方法和传统的均值检测方法进行性能对比，从图5可以明显看出，在信噪比SNR分别为0dB，3dB，6dB和信道条件较差的情况下，采用基于信道信息的盲检测方法和已知信道信息的检测方法的系统平均误符号率性能十分接近，而采用传统的均值检测方法其性能远小于前两者。
参见图6所示的系统平均误符号率性能对比图，一种大规模MIMO室外无线光通信系统中，配置接收端天线数为2，信道模型满足参数σ为0.3的对数正态分布，发送2阶非等间隔功率调制信号，接收端将采用改进的均值检测方法和传统的均值检测检测方法进行性能对比，从图6可以明显看出，在信噪比SNR分别为0dB，3dB，6dB的情况下，采用改进的均值检测方法和传统的均值检测检测方法的系统平均误符号率性能接近，但两者都会随着发射天线数的增加而系统的平均误符号率趋于性能下限。
本发明还提供一种存储介质，该存储介质上存储适用于处理器执行的计算机指令，且计算机指令被处理器执行时实施上述本发明的方法。
该存储介质可以包括各种形式的计算机可读介质，例如易失性存储器、费易失性存储器、半导体存储器、磁性介质存储器等。
在存储介质上存储一个或者多个计算机程序指令，处理器可执行该指令，以实施上述本发明公开的至少一种方法进行盲检测及星座优化。在所述的存储介质中还可存储多种数据，用于处理器直接调用实施本发明的方法。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明整体构思前提下，还可以作出若干改变和改进，这些也应该视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.无线光通信中盲检测及调制星座优化方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：大规模MIMO室外无线光通信系统中，其各个子信道独立同分布，收发两端已知信道的一阶和二阶统计信息，发射端发送功率调制信号，接收端根据统计信息使用最大似然准则对接收信号进行盲检测；所述统计信息包括均值和方差；
S2：基于最大似然准则，分别在发射端天线数大规模和接收端天线数大规模的情况下得到任意调制阶数接收信号的渐近最佳判决门限；
S3：依据渐近的最佳判决门限，在光信号非负约束和平均光功率约束的条件下，最小化平均误符号率
Figure FDA0002965993920000011
的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的优化准则对调制星座进行优化设计，最终使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座；
所述S1中：
发射端天线数为M，接收端天线数为N的大规模MIMO室外无线光通信系统模型为：y＝Hs+n；
其中
y为N×1维的接收信号矩阵；
H为N×M维的信道矩阵，其各个子信道独立同分布，服从对数正态分布或瑞利分布，收发两端已知信道的一阶和二阶统计信息，包括均值μh和方差
Figure FDA0002965993920000012
h为信道标记，表示该均值和方差为信道的均值和方差；
n为N×1维的噪声矩阵，且噪声矩阵中每个元素独立同分布，服从均值为0、方差为
Figure FDA0002965993920000013
的高斯分布；下标n为噪声标记，表明方差为
Figure FDA0002965993920000014
是噪声的方差；
s为发射端M×1维的信号矩阵；
发射端发送L阶功率调制信号，其中调制星座集合[s1，s2，…，sL]中的元素非负并按由小到大的顺序排列，且调制星座中每个元素的发送概率相同，并满足平均光功率约束：
Figure FDA0002965993920000015
PT表示平均发送光功率，sk∈[s1，s2，…，sL]，k＝1，2，…，L；使用最大似然准则对接收信号进行盲检测；
所述S2中，在收发天线数大规模情况下，依据中心极限定理和大数定理，对接收信号的均值进行最大似然检测，其接收信号均值
Figure FDA0002965993920000016
可表示为
Figure FDA0002965993920000017
其中
等效信道
Figure FDA0002965993920000021
近似服从高斯分布，i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，M，其均值和方差分别为μh，
Figure FDA0002965993920000022
等效噪声
Figure FDA0002965993920000023
暇从高斯分布，其均值和方差分别为0，
Figure FDA0002965993920000024
接收信号均值
Figure FDA0002965993920000025
暇从高斯分布，其均值和方差分别为μhsk，
Figure FDA0002965993920000026
其中
Figure FDA0002965993920000027
Figure FDA0002965993920000028
基于最大似然检测准则，判决信号
Figure FDA0002965993920000029
表示为：
Figure FDA00029659939200000210
其中，
Figure FDA00029659939200000211
表示接收信号关于发射信号为sk时的条件概率密度函数，即
Figure FDA00029659939200000212
接收信号的渐近最佳判决门限thk的表达式为：
(1)当接收端天线数大规模时，
Figure FDA00029659939200000213
其中
Figure FDA00029659939200000214
由sk+1＞sk和
Figure FDA00029659939200000215
所以
Figure FDA00029659939200000216
等价于
Figure FDA00029659939200000217
最佳判决门限呈非等间隔特征，同时得到
Figure FDA00029659939200000218
的关系；
(2)当发射端天线数大规模时，
Figure FDA00029659939200000219
最佳判决门限呈等间隔特征；
所述S3中，基于最大似然盲检测准则，系统的平均误符号率
Figure FDA00029659939200000220
表示为：
Figure FDA00029659939200000221
Figure FDA0002965993920000031
pek表示L阶功率调制中检测第k个星座点对应的接收信号的误符号率，依据渐进的最佳判决门限和高斯概率密度函数特性，通过代数变换，平均误符号率
Figure FDA0002965993920000032
的表达式进一步表示为：
Figure FDA0002965993920000033
其中，
Figure FDA0002965993920000034
为错误函数，在接收端天线大规模情况下，
Figure FDA0002965993920000035
Figure FDA0002965993920000036
为指数衰减系数；在发射端天线大规模情况下，
Figure FDA0002965993920000037
Figure FDA0002965993920000038
2.根据权利要求1所述的无线光通信中盲检测及调制星座优化方法，其特征在于：
所述S3中，获取优化的调制星座的具体步骤为：
步骤(1)：为指数衰减项系数d赋一个初始化步长值，为优化发射功率，令最低电平的发射信号s1＝0；
步骤(2)：当k＝1时，由指数衰减系数
Figure FDA0002965993920000039
求出一个th1的值，再由
Figure FDA00029659939200000310
求出一个s2的值；对于所有星座点和检测门限都满足等式：
Figure FDA00029659939200000311
由此类推求得s3，s4，…，sL所有L个星座点和L-1个检测门限的数值；
步骤(3)：计算步骤(2)中所得发射星座的平均光功率
Figure FDA00029659939200000312
其值若小于平均光功率约束PT，则将d增大一个步长值并重复步骤(2)；
步骤(4)：重复步骤(2)和(3)直到所得发射星座的平均光功率接近或等于平均光功率约束PT；此时所得星座点和检测门限即为优化问题的数值近似解。
3.一种存储介质，所述存储介质上存储适用于处理器执行的计算机指令，且所述计算机指令被所述处理器执行时实施如权利要求1～2任一项所述的方法。
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