CN108809382B - 基于选择调光和预编码的多用户mimo可见光通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明在MU‑MIMO技术的基础上，充分挖掘LED灯光源、预编码技术、空间调光等各方面的特性，设计了一种基于LED选择调光（Selective Dimming，SD）和波形调节BD预编码（Waveform‑Adapted BD Precoding，WA‑BDP）的新型MU‑MIMO‑VLC室内通信方法。该方法能在不同的调光要求下，尽可能地充分利用LED光源的动态范围进行信息传输，从而可在室内大部分区域内大幅提升MU‑MIMO‑VLC系统的性能。

Description

基于选择调光和预编码的多用户MIMO可见光通信方法

技术领域

本发明涉及可见光通信技术领域，更具体地，涉及一种基于LED选择调光和块对角化预编码设计的多用户多输入多输出可见光通信方法。

背景技术

随着时代发展和日常生活中发光二极管(Light-Emitting Diode，LED)灯具的广泛应用，基于LED灯的可见光通信(Visible Light Communication，VLC)技术逐渐受到各国研究者的青睐并对其展开了研究。VLC技术主要基于强度调制(Intensity Modulation，IM)和直接检测(Direct Detection，DD)，它利用人眼无法识别的强度快速变化的明暗信号进行信息的传输。传统无线通信中广泛应用的多天线传输技术(Multiple-input Multiple-output，MIMO)也凭借其在系统扩容等方面的优势在VLC中获得应用，它能有效同时利用多个LED灯实现高速数据传输，提高VLC系统的传输速率。因此，MIMO技术与VLC技术相结合也逐渐成为当前室内VLC通信系统的研究热点。

普通MIMO-VLC系统中所有光检测器(Photodetector，PD)均属于同一个用户终端，也即单用户系统。而在更为实际的VLC场景中，利用覆盖室内的可见光信号进行广播通信是未来的发展趋势，因此可以同时支持多个用户终端进行通信的多用户(Multiuser，MU)VLC系统也逐渐引起了研究者的关注。MU-VLC系统通过特定的干扰消除算法来消除用户间干扰(Multi-User Interference，MUI)，使得多个用户终端可以利用相同的LED灯阵列互不干扰地进行通信。

尽管在传统无线通信领域中已对多用户系统进行了广泛研究，但目前对于室内多用户VLC领域的研究还相对较少。由于室内场景下VLC信道的特性与VLC系统特有的发射和接收结构，使得室内MU-VLC系统的设计需要进一步深入考虑VLC信道的实际特性，以便设计出更符合实际的MU-VLC系统。目前已有一些文献对每个用户只有一个PD的多用户多输入单输出(Multi-Input Single-Output，MISO)系统从一些方面展开研究，如根据最小化最大均方误差(Mean Squared Errors，MSE)准则设计的MU-MISO可见光通信收发机，根据最大速率准则设计的基于迫零(Zero-Force，ZF)的多用户MISO可见光通信系统等。针对每个用户终端有多个PD的情况，即多用户MIMO系统，可采用基于块对角化(Block Diagonalization，BD)的MU-MIMO系统，有选择性地结合VLC系统特性对实现最大速率优化。MU-MIMO技术作为传统MIMO技术的进一步拓展和应用，有着广阔的研究应用前景，目前已有的研究一般仅针对MU-MIMO可见光通信系统的某个方面进行探索。而针对室内VLC系统的其它不同特性进行系统设计，仍存在很多潜在的技术结合点和创新点值得挖掘。

通常而言，在更为实际的VLC系统中，由于VLC系统需要同时兼顾室内照明和通信的需求，有时需要在不同的光照覆盖需求下完成通信。因此如何进一步结合LED灯动态范围限制和不同的调光需求对多用户MIMO-VLC系统结构进行完整设计，从而使系统在室内大部分环境下能获得更好的性能则显得尤为重要，是一个极具现实意义和挑战性的问题。寻找该问题的解决方案，对于室内VLC技术走向成熟乃至实用具有重要作用。

发明内容

本发明在MU-MIMO技术的基础上，充分挖掘LED灯光源、预编码技术、空间调光等各方面的特性，设计了一种基于LED选择调光(Selective Dimming，SD)和波形调节BD预编码(Waveform-Adapted BD Precoding，WA-BDP)的新型MU-MIMO-VLC室内通信方法。该方法能在不同的调光要求下，尽可能地充分利用LED光源的动态范围进行信息传输，从而可在室内大部分区域内大幅提升MU-MIMO-VLC系统的性能。

为实现以上发明目的，采用的技术方案是：

基于选择调光和预编码的多用户MIMO可见光通信方法，包括以下步骤：

S1.首先根据实际需求将LED灯集合划分为B₁个第(1)层次宏观控制块，然后在第(2)层次中，将每个宏观控制块划分为M个单位块；

S2.计算相应的W_2,L、W_2,U、W_1,L、W_1,U和W_1,R，其中

为每个单位块被激活的LED灯数目下界；

为每个单位块被激活的LED灯数目上界；B₂＝B₁M；N_t表示激活的LED灯数目；

为每个宏观控制块中激活W_2,L个LED灯的单位块数目的下界；

为每个宏观控制块中激活W_2,L个LED灯的单位块数目的上界；W_1,R＝mod(B₂-W_2,R,B₁)，其含义为假设B₁个宏观控制块均包含W_1,L个激活了W_2,L盏LED灯的单位块后，还剩余W_1,R个激活了W_2,L盏LED灯的单位块待分配；

S3.初始化

b₁＝1,...,B₁；b₂＝1,...,M，，T_R＝0，

和W_Th＝W_1,U，其中

为第b₁个宏观控制块中的第b₂个单位块所激活LED灯数目的判断阈值，

表示第b₁个宏观控制块中激活了W_2,L个LED灯的单位块数目，T_R表示包含W_1,U个激活了W_2,L个LED灯的单位块的宏观控制块数目；

S4.若目前LED灯激活集合中的LED灯数目不满足|Ω|＞N_t，则进入最后的步骤S14，否则继续进入步骤S5；

S5.若目前LED灯激活集合中的LED灯数目满足|Ω|＞N_t，对于集合中所有LED灯i∈Ω，确定该LED发射天线所属的单位块

也即

定义|A|为求集合A中元素个数的操作，若该LED发射天线i所属的单位块

满足条件

则执行：

a)定义删去该天线后的LED灯激活集合

定义Γ＝Γ+{i}用于存储可备选被删除的LED灯集合；

b)对于所有j＝1,2,...,J，J表示用户终端的总数目，计算得到与

相对应的奇异值矩阵

计算与

相对应的

其中diag(·)表示取矩阵所有对角线上元素的操作；

c)方式一：计算与

相对应的MSV(Minimal Singular Value最小奇异值)：

方式二：求解WA-BDP(Waveform-Adapted Block Diagonalization Precoding波形调节块对角化预编码)，得到与

相对应的最大调节因子

再计算AMSV(AdjustedMinimal Singular Value调节最小奇异值)：

S6.在计算完步骤S5中所有可删去LED灯的对应

后，求解

得到最优的删除LED灯i_opt；确定该LED灯所属单位块

执行

然后进入均匀调光控制；

S7.若此时不满足

则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S8.若满足步骤S7中的条件

则执行

S9.若此时不满足

则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S10.若满足步骤S9中的条件

则执行

(b₂＝1,2,...,M)更新第

个宏观控制中每个单位块的激活LED灯数目阈值，同时执行累加T_R＝T_R+1；

S11.若此时不满足T_R＝W_1,R，则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S12.若满足步骤S11中的条件T_R＝W_1,R，则执行W_Th＝W_1,L，同时检索出所有B₁个宏观控制块中此时满足

的宏观控制块：

更新这些宏观控制块中每个单位块的激活LED灯数目阈值

S13.执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S14.得到最终的LED灯激活集合Ω后，也即得到对应的多用户信道矩阵，计算最后WA-BDP的预编码矩阵和对应的最大调节因子。

优选地，所述步骤S14计算最后WA-BDP的预编码矩阵的具体过程如下：

定义所有J个用户终端构成的(N_r×N_t)维信道矩阵为

其中J表示J个用户终端，第j个用户终端配备有N_r,j个PD(Photodetector光检测器)，系统的PD总数目为

H_j表示第j个用户的(N_r,j×N_t)维信道矩阵；定义第j个用户的(N_t×N_r,j)维预编码矩阵和(N_r,j×1)维符号向量分别为F_j和u_j，F_j用于对符号向量u_j进行预编码操作，以在发送端消除MUI(Multi-User Interference用户间干扰)；基于上述参数假设，预编码技术的MU-MIMO系统可用下式表示：

其中，y_j是第j个用户的(N_r,j×1)维接收信号向量，n_j是(N_r,j×1)维的零均值加性高斯白噪声向量；为在接收机端消除MUI，需满足：

为此，需要构造合适的F_j(j＝1,2,...,J)满足式(2)；以下介绍构造F_j(j＝1,2,...,J)的方法；

首先定义第j个用户的预编码矩阵为F_j，用于对第j个用户的符号向量进行预编码操作，以在发送端消除MUI；可以将F_j分为两个部分，表示为

其中第一部分

可以由传统BD(Block Diagonalization块对角化)预编码方法得到，它位于除了第j个用户信道矩阵外的信道矩阵零空间内；第二部分

用于预编码过程中对VLC波形进行优化设计的附加矩阵，它位于所有用户信道矩阵的零空间内；

公式(3)的第一部分

可由传统BD预编码方法得到，方法如下：

定义包含除了第j个用户以外的((N_r-N_r,j)×N_t)维用户信道矩阵

令矩阵的秩为

使用奇异值分解(SingularValue Decomposition，SVD)方法对矩阵

进行分解可得到

其中：((N_r-N_r,j)×(N_r-N_r,j))维矩阵

包含了全部左奇异向量；((N_r-N_r,j)×N_t)维矩阵

表示奇异值对角矩阵；

维矩阵

包含前

个右奇异向量；

维矩阵

包含了剩余的

个右奇异向量；根据线性代数和SVD理论，

位于

的零向量空间，因此有

通常信道矩阵是行满秩，且本申请假设满足条件N_t＞N_r，故有

然后，定义用户j的接收机等效信道矩阵为

使用SVD方法对该矩阵进行分解可得到：

其中：Λ_j是(N_r,j×N_r,j)维的奇异值对角矩阵；U_j是(N_r,j×N_r,j)维的接收机解调矩阵；((N_t-N_r+N_r,j)×N_r,j)维的矩阵

包含了前N_r,j个右奇异向量；

基于上述定义，式(3)中的第一项，即第j个用户的(N_t×N_r,j)维

矩阵可以计算如下：

满足

上式表示第j个用户的数据不会对其它用户产生干扰；

得到式(3)中第一部分

后，接下来给出得到式(3)中第二部分

的方法：

与式(5)同理，式(6)中包含后(N_t-N_r)个右奇异向量的((N_t-N_r+N_r,j)×(N_t-N_r))维矩阵

位于接收机等效信道矩阵

的零空间，故有

定义(N_t×(N_t-N_r))维矩阵

因此，将式(5)的等式两边同时右乘矩阵

并代入

后，可得：

联立式(9)和式(10)可知，

同时位于用户j信道矩阵H_j和除了第j个用户以外的用户信道矩阵

的零空间内；进一步地，由于用户信道矩阵H由H_j和

构成，因此

实际上位于所有用户信道矩阵H的零空间，即有

换言之，

右乘任何符号向量u_j的结果与所有用户信道矩阵H相乘为零矩阵，利用它们进行预编码不会对任何用户实际传输的数据流产生干扰；

另一方面，为了匹配第二项

与第一项

的矩阵维度，定义式(3)中的第二项，即

为

其中A_j是一个((N_t-N_r)×N_r,j)维的任意矩阵，它将在后续LED灯线性动态范围限制下的优化设计过程中产生；此时

是一个(N_t×N_r,j)维矩阵，且由于

是

的线性组合，由式(11)中

与H的关系可进一步得到

由上述分析可知，式(3)中的第一部分

和第二部分

可分别由式(7)和式(12)求解得到，它们共同构成了式(3)中满足式(2)消除MUI要求的多用户预编码矩阵F_j(j＝1,2,...,J)。

优选地，系统中，记第i个LED灯上经过预编码后的数据符号为

其中：(1×N_r,j)维向量f_i,j、

和

分别是第j个用户预编码矩阵F_j、F_j中第一项

F_j中第二项

的第i行；u_j是第j个用户的(N_r,j×1)维的符号向量；式(14)中的第一项

是符号向量u_j的有效传输项，它能够被用户接收端检测到；对式(13)的等号左右两边同时右乘u_j，有

因此式(14)中的第二项

经过所有用户信道矩阵H后不会对接收端信号产生任何影响，可将该项定义为冗余项，它只用于预编码后LED灯上承载的波形s_i的优化设计；

对式(14)中引入调节因子α，对式(14)中的有效传输项

中的符号向量u_j进行特定的放缩，构造出既能充分利用LED灯动态范围，又能避免信号波形超出动态范围导致失真的信号波形；定义

为第i个LED灯上经过调节因子α处理后的波形，表示如下

在上式中，由于u_j中的每个符号均取自归一化电平范围[-1,1]，为了确保

在LED灯的动态范围内进行传输，添加生成VLC光强信号所需的直流偏置I_DC后应满足以下条件

其中||·||₁表示1-范数操作，I_H表示LED灯动态范围的上界；其次，还应满足以下条件

其中I_L表示LED灯动态范围的下界，因此式(16)和式(17)可以合并表示为

其中D_r为在给定直流偏置I_DC下的LED灯最大动态范围，定义为

D_r＝min(I_H-I_DC,I_DC-I_L) (19)

因此，在给定直流偏置I_DC、LED灯动态范围的上界I_H和下界I_L时，先构建一种基于BD预编码的波形优化模型，其目的是最大化利用LED灯的可用动态范围D_r，也即在给定的动态范围D_r下求得调节因子α的最大值；由前述说明可知，该优化问题主要由确定项

待确定项α和待确定项

构成；结合式(18)，构建以下优化问题

其中e_i表示(1×N_t)维的零向量，它的第i个元素为1，其余元素均为0；这是一个关于1-范数的优化问题，可以用MALTAB或其它专门的数学工具方便快速解出，从而获得在给定LED灯动态范围D_r下，为了充分利用LED灯动态范围的最大调节因子α和与之对应的最优解A_j(j＝1,2,...,J)；

根据式(3)，考虑最大调节因子α时用户j的预编码矩阵最终表示为

最终预编码后的信号表示如下

其中I_DC是所有值均为I_DC的(N_t×1)维直流向量；与此相对应，对于传统BD预编码系统，也即令

此时没有任何的波形优化，可退化为传统的BD预编码方法；在给定LED灯动态范围D_r时，相应的最大调节因子

可通过下式求解

LED灯产生的调制光信号经过自由空间传播后，在接收端由PD进行强度检测和光电转化处理被转化为电信号，在电域进行信号处理和解调；滤去直流偏置后，第j个用户的接收信号可以表示为

其中：n_j表示第j个用户接收机上的零均值AWGN向量；R表示PD的光电转化系数；使用式(6)生成的矩阵U_j的共轭转置对获得的信号进行处理，得到用户j的数据估计向量

附图说明

图1：基于LED-SD和WA-BDP的MU-MIMO-VLC系统框图

图2：基于LED选择调光和WA-BDP的模块流程图

图3：例子1和2时不同ρ值下不同系统的BER性能比较图

图4：例子2时ρ＝20％和ρ＝50％下室内光强分布三维图

图5：不同ρ值下例子2两种调光方式的相对平均误差ε

图6：终端位于房间内不同位置的三维BER分布图比较

图7：4种典型位置下，具有最好BER的方案类型统计柱状图

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。

实施例1

本发明的方法应用的系统框图如图1所示。

以下首先介绍本发明提出的WA-BDP技术，然后再介绍结合LED-SD与WA-BDP的MU-MIMO-VLC系统。

(一)WA-BDP技术

不失一般性，假设室内房间的天花板上均匀分布U个LED阵列，每个LED阵列中有L_t个LED灯，整个房间中LED灯的总数为U_t＝UL_t。房间中有J个用户终端，第j个用户终端配备有N_r,j个PD，系统的PD总数目为

多用户预编码技术的核心在于将信号在发送端进行处理以消除用户间干扰(Multi-User Interference，MUI)。块对角化方法(Block Diagonalization，BD)是一种适用于MU-MIMO系统的简单的线性预编码方法，它的编解码复杂度低，可以方便地应用于小型接收设备中以降低能耗和处理复杂度。假设第j个用户的数据流数目q_j满足q_j＝N_r,j，且

假设N_t≤U_t为使用的LED灯数目，在本发明中系统要假设N_t＞N_r以提供多余的自由度，从而对预编码后的VLC实数传输波形进行优化设计。此时，每个用户可被视为(N_r,j×N_t)维的支持N_r,j个数据流的一个MIMO系统。

定义所有J个用户终端构成的(N_r×N_t)维信道矩阵为

其中H_j表示第j个用户的(N_r,j×N_t)维信道矩阵。定义第j个用户的(N_t×N_r,j)维预编码矩阵和(N_r,j×1)维符号向量分别为F_j和u_j，F_j用于对符号向量u_j进行预编码操作，以在发送端消除MUI。基于上述参数假设，预编码技术的MU-MIMO系统可用下式表示：

其中，y_j是第j个用户的(N_r,j×1)维接收信号向量，n_j是(N_r,j×1)维的零均值加性高斯白噪声(Addition White Gaussian Noise，AWGN)向量。为在接收机端消除MUI，需满足：

为此，需要构造合适的F_j(j＝1,2,...,J)满足式(2)。以下介绍构造F_j(j＝1,2,...,J)的方法。

首先定义第j个用户的预编码矩阵为F_j，用于对第j个用户的符号向量进行预编码操作，以在发送端消除MUI。本发明可以将F_j分为两个部分，表示为

其中第一部分

可以由传统BD预编码方法得到，它位于除了第j个用户信道矩阵外的信道矩阵零空间内；第二部分

用于预编码过程中对VLC波形进行优化设计的附加矩阵，它位于所有用户信道矩阵的零空间内。

公式(3)的第一部分

可由传统BD预编码方法得到，方法如下：

定义包含除了第j个用户以外的((N_r-N_r,j)×N_t)维用户信道矩阵

令矩阵的秩为

使用奇异值分解(SingularValue Decomposition，SVD)方法对矩阵

进行分解可得到

其中：((N_r-N_r,j)×(N_r-N_r,j))维矩阵

包含了全部左奇异向量；((N_r-N_r,j)×N_t)维矩阵

表示奇异值对角矩阵；

维矩阵

包含前

个右奇异向量；

维矩阵

包含了剩余的

个右奇异向量。根据线性代数和SVD理论，

位于

的零向量空间，因此有

通常信道矩阵是行满秩，且本发明假设满足条件N_t＞N_r，故有

然后，定义用户j的接收机等效信道矩阵为

使用SVD方法对该矩阵进行分解可得到：

其中：Λ_j是(N_r,j×N_r,j)维的奇异值对角矩阵；U_j是(N_r,j×N_r,j)维的接收机解调矩阵；((N_t-N_r+N_r,j)×N_r,j)维的矩阵

包含了前N_r,j个右奇异向量。

基于上述定义，式(3)中的第一项，即第j个用户的(N_t×N_r,j)维

矩阵可以计算如下：

满足

上式表示第j个用户的数据不会对其它用户产生干扰。

得到式(3)中第一部分

后，接下来本发明给出得到式(3)中第二部分

的方法：

与式(5)同理，式(6)中包含后(N_t-N_r)个右奇异向量的((N_t-N_r+N_r,j)×(N_t-N_r))维矩阵

位于接收机等效信道矩阵

的零空间，故有

其中本发明定义了(N_t×(N_t-N_r))维矩阵

因此，将式(5)的等式两边同时右乘矩阵

并代入

后，可得：

联立式(9)和式(10)可知，

同时位于用户j信道矩阵H_j和除了第j个用户以外的用户信道矩阵

的零空间内。进一步地，由于用户信道矩阵H由H_j和

构成，因此

实际上位于所有用户信道矩阵H的零空间，即有

换言之，

右乘任何符号向量u_j的结果与所有用户信道矩阵H相乘为零矩阵，利用它们进行预编码不会对任何用户实际传输的数据流产生干扰。

另一方面，为了匹配第二项

与第一项

的矩阵维度，定义式(3)中的第二项，即

为

其中A_j是一个((N_t-N_r)×N_r,j)维的任意矩阵，它将在后续LED灯线性动态范围限制下的优化设计过程中产生。此时

是一个(N_t×N_r,j)维矩阵，且由于

是

的线性组合，由式(11)中

与H的关系可进一步得到

由上述分析可知，式(3)中的第一部分

和第二部分

可分别由式(7)和式(12)求解得到，它们共同构成了式(3)中满足式(2)消除MUI要求的多用户预编码矩阵F_j(j＝1,2,...,J)。

不失一般性，本发明中的多用户VLC系统采用零均值二电平脉冲幅度调制(PulseAmplitude Modulation，PAM)为例进行介绍，每个符号均取自归一化电平范围[-1,1]。此处特别指出，其它具有零均值特性的调制方式也适用于本发明。

在基于BD的MU-MIMO-VLC系统中，第i个LED灯上经过预编码后的数据符号可表示为

其中：(1×N_r,j)维向量f_i,j、

和

分别是第j个用户预编码矩阵F_j、F_j中第一项

F_j中第二项

的第i行；u_j是第j个用户的(N_r,j×1)维的符号向量。式(14)中的第一项

是符号向量u_j的有效传输项，它能够被用户接收端检测到。对式(13)的等号左右两边同时右乘u_j，有

因此式(14)中的第二项

经过所有用户信道矩阵H后不会对接收端信号产生任何影响，可将该项定义为冗余项，它只用于预编码后LED灯上承载的波形s_i的优化设计。

在实际的VLC系统中，应考虑LED灯线性动态范围的限制对系统性能的影响。一方面，应充分利用LED灯的动态范围，实现信号传输效率的提升；另一方面，也应同时尽量避免信号波形超出LED灯的动态范围造成信号失真。因此，在LED灯的动态范围内，应尽可能控制有用信号的功率保持较高的水平。基于此，本发明设计了一种新方法，在式(14)中引入调节因子α，对式(14)中的有效传输项

中的符号向量u_j进行特定的放缩，构造出满足上述两方面要求的信号波形。定义

为第i个LED灯上经过调节因子α处理后的波形，表示如下

在上式中，由于u_j中的每个符号均取自归一化电平范围[-1,1]，为了确保

在LED灯的动态范围内进行传输，添加生成VLC光强信号所需的直流偏置I_DC后应满足以下条件

其中||·||₁表示1-范数操作，I_H表示LED灯动态范围的上界。其次，还应满足以下条件

其中I_L表示LED灯动态范围的下界，因此式(16)和式(17)可以合并表示为

其中D_r为在给定直流偏置I_DC下的LED灯最大动态范围，定义为

D_r＝min(I_H-I_DC,I_DC-I_L) (19)

因此，在给定直流偏置I_DC、LED灯动态范围的上界I_H和下界I_L时，本发明先构建一种基于BD预编码的波形优化模型，其目的是最大化利用LED灯的可用动态范围D_r，也即在给定的动态范围D_r下求得调节因子α的最大值。由前述说明可知，该优化问题主要由确定项

待确定项α和待确定项

构成。结合式(18)，构建以下优化问题

其中e_i表示(1×N_t)维的零向量，它的第i个元素为1，其余元素均为0。这是一个关于1-范数的优化问题，可以用MALTAB或其它专门的数学工具方便快速解出，从而获得在给定LED灯动态范围D_r下，为了充分利用LED灯动态范围的最大调节因子α和与之对应的最优解A_j(j＝1,2,...,J)。

根据式(3)，考虑最大调节因子α时用户j的预编码矩阵最终表示为

最终预编码后的信号表示如下

其中I_DC是所有值均为I_DC的(N_t×1)维直流向量。与此相对应，对于传统BD预编码系统，也即令

此时没有任何的波形优化，可退化为传统的BD预编码方法。在给定LED灯动态范围D_r时，相应的最大调节因子

可通过下式求解

LED灯产生的调制光信号经过自由空间传播后，在接收端由PD进行强度检测和光电转化处理被转化为电信号，在电域进行信号处理和解调。滤去直流偏置后，第j个用户的接收信号可以表示为

其中：n_j表示第j个用户接收机上的零均值AWGN向量；R表示PD的光电转化系数。使用式(6)生成的矩阵U_j的共轭转置对获得的信号进行处理，得到用户j的数据估计向量

因每个用户的MIMO信道被分解为多个SISO信道，和传统的基于BD预编码的MU-MIMO-VLC系统类似，可采用最大似然解调(Maximum Likelihood Detector，MLD)得到估计向量

中的每一个PAM符号，从而完成对传输信号的检测。

(二)结合LED-SD与WA-BDP的新型MU-MIMO-VLC系统

前述的WA-BDP技术在给定的动态范围D_r下能够充分利用LED灯的线性范围进行信号传输，从而获得较好的系统性能。此外，在考虑调光需求的情况下，本发明结合新型空间调光技术，还可继续进一步利用LED灯的动态范围进行信息传输，从而实现更好的总体系统性能。

通常而言，调光方式主要包括数字调光和直接调光，前者通过改变波形结构来达到调光目的的，后者则通过直接调整LED灯直流偏置来实现调光。数字调光的常用技术之一是脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)，以及在其基础上改进的一些方案。由于开关时隙的关系，此类调制方案通常会降低系统通信速率。相比之下，基于多脉冲位置调制(Multi-Pulse Position Modulation，MPPM)的数字调光技术可在调光的同时额外传送信息，从而得以改善通信速率。但是，高阶的MPPM技术会显著增加系统带宽、用户终端信号检测和处理的复杂度，存在一定的应用局限性。

与数字调光相比，直接调光既不会降低通信速率，也不会额外增加用户终端信号检测和处理的复杂度，是一种适合于多用户VLC场景的简单调光方式。一般而言，当LED灯的直流偏置I_DC设置在动态范围中点时，也即

时有最大的动态范围

是最理想的工作点。但在直接调光方式下，每个LED灯的直流强度I_DC随着光照强度要求的降低而降低，因而当直流偏置

时，会导致动态范围

从而缩小了LED灯所能承载的调制信号的动态范围。且随着光照强度逐渐降低，D_r会严重变小，这使得所有LED灯物理上所能承载调制信号的动态范围过小而限制了调制信号的强度。特别是那些对最终接收信号强度有利的LED灯的动态范围，也随之被迫变小，因此无法充分利用LED灯的动态范围传输信号，从而对VLC系统的通信性能造成严重影响。

空间调光则是一种新型的调光技术，它是直接调光的延伸与拓展，主要针对LED灯总数U_t较多的室内照明场景而设计。当室内环境使用大量LED灯进行照明时，可以用LED灯的激活数目来获取等效的房间照明强度，从而取代了直接调光对LED灯直接进行直流调整的方案。一方面，数字调光会影响系统的通信峰值速率，且对用户终端提出了额外的信号检测处理能力的要求，而空间调光并不会影响系统的峰值速率，也不会改变原有接收机的结构；另一方面，它又无需像直接调光一样直接降低所有LED灯的直流偏置，使得系统无法充分利用LED灯动态范围。由于该技术选择性地激活对最终接收信号强度有利的LED灯集合，同时让这部分LED灯能始终工作在动态范围的理想工作点以充分利用其动态范围承载信号，从而在大多数情况下可获得性能增益。

具体而言，在空间调光中，光照强度由激活的LED灯数目表示，而每个LED灯的直流偏置I_DC始终固定在LED灯动态范围的中点，也即

假设所有LED灯，即U_t＝UL_t个LED灯都被激活发光时的光照强度为ρ＝100％，其中每个灯都具有相同的发光强度p_LED。实际的调光强度ρ由所有U_t个LED灯中实际被激活的LED灯数目N_t的比例所决定，即

此时被激活的LED灯数目为N_t＝ρU_t，因而整个房间中所有被激活的LED灯总的发光强度为

P_t＝N_t·p_LED＝ρ·N_t·p_LED (26)

由此可见，总的照明强度可由调光强度ρ所表征。因此，在不同的调光强度下，由于空间调光能有选择性地激活LED灯集合确保接收信号的强度，同时让每个LED灯的直流偏置I_DC恒为动态范围中点，仍可以为调制信号提供较好的动态范围D_r，达到充分利用LED灯的线性范围的目的。这也是空间调光得以在大多数情况下获得潜在的性能增益的物理基础。

前述WA-BDP和空间调光技术都以充分利用LED灯的动态范围进行信息传输为目的，兼顾了通信和照明的双重需求，可以联合利用以获得LED灯动态范围的最大化利用。以下对结合LED-SD和WA-BDP的新型MU-MIMO-VLC系统设计方案进行介绍。

假设室内房间的天花板上均匀分布U个LED阵列，每个LED阵列中有L_t个LED灯，则整个房间中LED灯总数为U_t＝UL_t。设每个LED灯的直流偏置均保持不变，固定为

因而动态范围

始终保持最大。根据给定的调光强度ρ，激活的LED灯数目为N_t＝ρU_t≤U_t，这样既保证了调光需求，同时通过选择特定LED灯激活并提供了尽可能大的LED灯动态范围去承载调制光信号。

空间调光通过激活特定数目的LED灯表征调光效果，因此需要根据一定准则合理给出最后被激活的LED灯集合。例如，可采用基于最大化最小奇异值(Maximal MinimalSingular Value，MMSV)的贪婪选择算法实现。贪婪算法的核心思想是在起始时假设所有U_t个发射天线都被激活，然后根据一定的贪婪法则，在每一次迭代中删去一个发射天线，直到剩下的发射天线数目等于预设的发射天线数目N_t，从而避免了天线规模很大时穷举搜索所带来的极高复杂度。在基于BD预编码的多用户系统中，系统的比特误码率(Bit ErrorRate，BER)性能最终取决于最差的用户，也即取决于系统的最小奇异值。随着每一次迭代中激活天线数目逐渐减少，系统的最小奇异值会逐渐减小。贪婪法则要求每一步尽可能删去使得最小奇异值尽可能大的发射天线，以令最后选出的发射天线集合具有尽可能好的BER性能。因此，基于已有的贪婪法则思想，本发明将LED-SD和WA-BDP相结合设计得到的新型MU-MIMO-VLC系统，可有两种实现方式来选出被激活的LED灯集合。

方式一：在每一步迭代中，删去使得剩余LED灯集合能取得最大MSV的那一盏LED灯，如此反复直至最终获得被激活LED灯数目为N_t的集合，得到相应的信道矩阵，再使用WA-BDP技术获得对应的预编码矩阵和最大调节因子。

方式二：考虑到实际系统最后的性能除了与MSV有关，还与最大调节因子有关，因此可在每一步迭代时，联合每一步中的MSV与每一步中求解WA-BDP时获得的最大调节因子进行综合考虑。具体地，可定义MSV和最大调节因子的乘积为调节最小奇异值(AdjustedMinimal Singular Value，AMSV)。在每一步迭代时，删去使得剩余LED灯集合能取得最大AMSV的那一盏LED灯，直到最终获得被激活LED灯数目为N_t的集合，得到相应的信道矩阵，最后再使用WA-BDP获得对应的预编码矩阵和最大调节因子。

对于调光系统来说，无论采用上述何种方式，一般需要让室内各处的照明光强能够均匀下降，否则将可能会造成光照不均的问题，从而影响常规的照明需求。具体而言，根据空间调光概念，只有部分LED灯最终会被激活，因此如果不对每一步迭代中可以被删去的LED灯进行限制和处理，如果最后被激活的LED灯都集中在室内的某个区域时，将会造成严重的调光不均匀，影响照明体验。为了解决该问题，本发明的LED-SD方案设置了一种新型的均匀调光限制模块，对每次迭代中备选的可删除LED灯进行了限制。该方法可在确保均匀调光的前提下，兼顾系统的通信性能。

因室内灯具通常采用均匀部署，均匀调光主要通过最后被激活的LED灯近似均匀分布来实现。对于任何系统而言，都可以用两个层次来完成均匀调光。在第1层中，先将所有室内均匀分布的LED灯集合均匀划分为若干个块，定义为宏观控制块。设第1层中划分的宏观控制块数为B₁，则室内所有LED灯的全集可表示为

其中

表示第b₁个宏观控制块。进一步地，在第2层中，把第1层中每个宏观控制块

内的LED灯子集进一步划分为M小块，并定义每一个小块为单位块。则所有LED灯总共可被划分为B₂＝B₁M个单位块，且有

其中

是第b₁个宏观控制块中的第b₂个单位块。本发明实现的均匀调光，即使得在每个单位块中的激活LED灯数都尽可能保持相同或相近。

为了便于描述，以上讨论假设了均匀分布的LED灯集合在每层中都能被均匀划分。在实际系统中，最后需要被激活的LED灯数目N_t有可能无法被B₂整除。故定义

为每个单位块被激活的LED灯数目下界；

为每个单位块被激活的LED灯数目上界；并令W_2,R＝mod(N_t,B₂)表示B₂个单位块都激活W_2,L盏LED灯后还余下W_2,R盏LED灯待分配激活。因此，为了保证每个单位块内激活的LED灯数目尽可能一致，就需要将遗留的W_2,R盏LED灯平均分配到其中W_2,R个单位块中，使得这W_2,R个单位块中的每一块共有(W_2,L+1＝W_2,U)个LED灯被激活，而剩余的(B₂-W_2,R)个单位块中的每一块则有W_2,L个LED灯被激活。

以上操作可以保证每个单位块激活的LED灯数目尽可能一致且不同单位块之间最多仅相差1盏灯。不过，如果有若干连续的单位块均激活了W_2,L(或W_2,U)盏LED灯，仍可能会导致室内总体调光存在局部的不均匀，即某区域整体上比其他区域稍偏暗或偏亮。因此，需要使用第1层中定义的宏观控制块对激活不同数量LED灯的单位块的分布进行均匀化控制。具体来说，由于每个单位块只激活W_2,L或W_2,U盏LED灯，所以只需要确定激活了W_2,L盏LED灯的单位块分布即可，因为剩余的单位块每块必然需要激活W_2,U盏LED灯。类似地，定义

为每个宏观控制块中激活W_2,L个LED灯的单位块数目的下界；

为每个宏观控制块中激活W_2,L个LED灯的单位块数目的上界；并令W_1,R＝mod(B₂-W_2,R,B₁)，其含义为假设B₁个宏观控制块均包含W_1,L个激活了W_2,L盏LED灯的单位块后，还剩余W_1,R个激活了W_2,L盏LED灯的单位块待分配。为了保证每个宏观控制块内激活了W_2,L盏LED灯的单位块数目尽可能接近，可将这W_1,R个单位块平均分配到W_1,R个宏观控制块中。因此，共有W_1,R个宏观控制块，其中每个块均包含(W_1,L+1＝W_1,U)个激活了W_2,L个LED灯的单位块；剩余的(B₁-W_1,R)个宏观控制块中，每一块均包含W_1,L个激活了W_2,L个LED灯的单位块。以上操作使得每个宏观控制块中激活W_2,L盏LED灯的单位块数目尽可能保持一致，且在不同宏观控制块中，激活W_2,L盏LED灯的单位块的数目为非W_1,L即W_1,U，即最多仅相差一个单位块，从而保证了在完成最终分配的状态下，激活W_2,L或W_2,U盏LED灯的单位块是近似均匀分布的。

激活了W_2,L或W_2,U盏LED灯单位块的具体分布，则是在后续的天线选择算法步骤中得以确定。具体而言，初始时任何单位块都可以被允许删减到只剩下W_2,L盏LED灯，而随着天线删减步骤的迭代进行，当某个宏观控制块中激活了W_2,L盏LED灯的单位块数目达到阈值时，该宏观控制块中剩余的单位块每块至少需要剩余W_2,U盏LED灯以确保两类单位块的近似均匀分布，这将在下面的算法中得以体现。

图2展示了LED-SD和WA-BDP联合算法的模块流程图。定义

为第b₁个宏观控制块中的第b₂个单位块所激活LED灯数目的判断阈值，

用于计算第b₁个宏观控制块中激活了W_2,L个LED灯的单位块数目，T_R用于计算包含W_1,U个激活了W_2,L个LED灯的单位块的宏观控制块数目。

根据图2的流程图得到LED-SD和WA-BDP联合算法的处理步骤简述如下：

1)首先根据实际需求将LED灯集合划分为B₁个第(1)层次宏观控制块，然后在第(2)层次中，将每个宏观控制块划分为M个单位块。

2)计算相应的W_2,L、W_2,U、W_1,L、W_1,U和W_1,R。

3)初始化

T_R＝0，

和W_Th＝W_1,U。

4)若目前LED灯激活集合中的LED灯数目不满足|Ω|＞N_t，则进入最后的步骤14，否则继续进入步骤5。

5)若目前LED灯激活集合中的LED灯数目满足|Ω|＞N_t，对于集合中所有LED灯i∈Ω，确定该LED发射天线所属的单位块

也即

定义|A|为求集合A中元素个数的操作，若该LED发射天线i满足条件

则执行：

a)定义删去该天线后的LED灯激活集合

定义Γ＝Γ+{i}用于存储可备选被删除的LED灯集合。

b)对于所有j＝1,2,...,J，根据式(4)和式(6)计算得到与

相对应的奇异值矩阵

计算与

相对应的

其中diag(·)表示取矩阵所有对角线上元素的操作。

c)方式一：计算与

相对应的MSV：

方式二：先根据式(7)、(12)、(20)求解WA-BDP，得到与

相对应的最大调节因子

再计算AMSV：

6)在计算完步骤5中所有可删去LED灯的对应

后，求解

得到最优的删除LED灯i_opt。确定该LED灯所属单位块

执行

然后进入均匀调光控制。

7)若此时不满足

则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回第4步骤。

8)若满足步骤7中的条件

则执行

9)若此时不满足

则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回第4步骤。

10)若满足步骤9中的条件

则执行

更新第

个宏观控制中每个单位块的激活LED灯数目阈值，同时执行累加T_R＝T_R+1。

11)若此时不满足T_R＝W_1,R，则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回第4步骤。

12)若满足步骤11中的条件T_R＝W_1,R，则执行W_Th＝W_1,L，同时检索出所有B₁个宏观控制块中此时满足

的宏观控制块：

更新这些宏观控制块中每个单位块的激活LED灯数目阈值

13)执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回第4步骤。

14)得到最终的LED灯激活集合Ω后，也即得到对应的多用户信道矩阵，根据式(4)、(6)、(7)、(12)、(20)计算最后WA-BDP的预编码矩阵和对应的最大调节因子。

综上，本发明针对多用户场景，设计了新型的LED-SD和WA-BDP联合算法，构建了一种基于LED选择调光和BD预编码的新型MU-MIMO-VLC方法，充分挖掘了室内VLC系统的特性，使该系统在给定的调光照明需求下，得以尽可能充分地利用LED灯的动态范围进行信息传输，从而有效提高系统的BER性能。

实施例2

为更充分地阐述本发明所具有的有益效果，以下结合仿真结果进一步对本发明的有效性和先进性予以说明。

仿真系统选取典型的室内房间模型，房间尺寸为6m×6m×3m，天花板上设置U＝4个LED阵列，分别对称设置于室内房间模型的四个平面象限的中心。每个LED阵列中有L_t＝25盏LED灯，它们排列为5×5的方阵，相邻LED灯之间的间距设为20cm。因此，该室内环境中的LED灯总数为U_t＝UL_t＝100。用户终端数目假设为J＝2，每个用户终端配备2个PD，也即N_r,1＝N_r,2＝2；每个用户支持两个数据流，也即q₁＝q₂＝2。考虑到设备小型化的需求，同个用户终端的PD间的距离设为10cm。此外，假设同一个用户终端的2个PD的视场角(Field-of-View，FOV)分别为70度、40度，以适当降低室内VLC系统的信道相关性。仿真系统选取房间正中央为坐标原点，用户终端假设都位于离地面0.85m高的工作平面上，噪声功率以dBm为单位进行衡量。

均匀调光控制方面，在第1层中，将每个象限中的每个LED阵列划分为一个宏观控制块，故共有B₁＝4个宏观控制块。在第2层中，将每个第1层中的宏观照明块，即每个LED阵列进一步划分为5个单位块，每个单位块均有M＝5盏LED灯，故共有B₂＝B₁M＝20个单位块。

选取两组用户位置作为典型例子：

例子1：用户1位于房间正中央(0,0,0.85)，用户2位于(0.25,1.75,0.85)；

例子2：用户1位于房间靠近角落(2,2.5,0.85)，用户2位于(0.25,1.75,0.85)。

图3给出了在不同调光比例ρ下不同系统的BER性能比较图。可以看出，随着调光比例ρ减小，系统的BER曲线逐渐左移，不同系统之间的BER相对性能受到用户终端位置和具体调光比例ρ的影响。该特性是室内VLC系统的重要性质之一。由于VLC信道取决于LED灯和PD的位置，与传统无线的宏观统计信道有着很大区别，所以系统性能受到相对微观的环境位置的影响较大，从而进一步反映出系统的相对整体性能差异。

为了说明调光后的照明情况，本发明在图4中给出例子2中ρ＝20％和ρ＝50％时的室内光强分布三维图。

在图4中，本发明选取了直接调光WA-BDP系统和采用方式二的SD-WA-BDP系统分别作为直接调光和空间调光的代表例子。照明强度单位为勒克斯(lx)，定义E_min表示室内最小光强，E_max表示室内最大光强，E_ave表示整个室内的平均光强，

为室内最小光强和平均光强之比且在均匀调光下一般保持不变。此外，定义空间调光与直接调光下光照强度的相对平均误差为

其中E_DD(x,y)和E_SD(x,y)分别表示平面(x,y)取样点处直接调光和空间调光的光照强度，N表示取样点总数。在ρ＝100％时，98％以上的室内区域光强在300-1500lx范围内，可以满足室内正常照明需求。对于日常应用而言，调光更大意义上是对室内照明强度进行宏观调整，因此只要保证室内各处光照能近似均匀下降，则对室内正常照明的影响有限，因此尽管空间调光方式下μ值有所波动，也能达到室内总体光强近似均匀下降的目的，效果与直接调光相似，从而实现宏观的调光目的，这一点可以从图4的光强分布三维图得到直观体现。

另一方面，本发明在表1和图5给出了不同ρ值下例子2的室内照明情况仿真统计数据。从表1和图5可以看出，当ρ＝40％、ρ＝60％和ρ＝80％时，由于空间调光方式下被激活灯的数目为40、60和80是B₁＝4的倍数，每个象限被激活的LED灯数目完全一致，所以空间调光均匀性表现会更好。而在ρ＝20％时，由于激活的LED灯数目越来越少，所以空间调光均匀性表现也会有所下降。

表1：不同ρ值下例子2的室内照明情况统计表

进一步地，为考察不同系统的相对性能受到用户终端位置与调光比例ρ的影响，本发明测试了不同调光强度下，用户1位于房间正中间、房间不同程度偏角落等4个典型位置(如表2所示)，而用户2在室内房间中不同位置下的BER性能。图6提供了其中两个位置，即位置1和位置4的三维BER图。选取ρ＝20％、ρ＝50％和ρ＝80％作为对应弱、中等和较强三个不同调光强度的典型示例参数。

表2：典型用户位置参数

由图6可以直观看出，使用了WA-BDP的直接调光系统能够取得比传统直接调光系统更好的性能，这得益于WA-BDP技术能充分运用LED灯的动态范围传输信号。进一步而言，在所测试的用户位置情况下，在室内绝大多数区域内，无论使用方式一或方式二，可更进一步利用LED灯的动态范围的SD-WA-BDP联合空间调光系统能够比直接调光WA-BDP系统获得更好的BER性能。这是因为虽然随着被激活的LED灯数目逐渐减少，系统的最小奇异值会逐渐变小，但LED灯线性范围的增大使得最大调节因子增大所带来的收益更多，因而联合空间调光系统能使系统尽可能充分利用LED灯的线性范围承载光信号，从而在大多数情况下提高多用户系统的BER性能。

对于SD-WA-BDP系统来说，方式一和方式二中的每步迭代所采用的删除天线准则存在差别。方式一仅考虑较大的奇异值以保证最后选择的性能，而方式二在每步迭代中联合考虑了奇异值与最大调节因子，在理论上利用了二者之间的分集增益，故可实现更为均衡的选择准则。从图6仿真结果也可以看出，在ρ＝50％和ρ＝80％的中、高光照强度下，特别是用户1位于(0,0,0.85)的位置1时，使用方式二的SD-WA-BDP系统有着更好的总体性能，这表明了方式二是一种相对更好的综合准则。

为进一步描述不同方案的相对性能，图7进一步统计了前述4种典型位置下，根据BER三维分布图统计的达到最优BER的方案占全部方案的比例。具体而言，在所有典型位置，SD-WA-BDP方案基本上均能取得最好的性能。特别地，在ρ＝50％和ρ＝80％时，方式二作为SD-WA-BDP的具体实现方式，在90％的BER分布图中取得最好性能。而在低光照ρ＝20％时，SD-WA-BDP作为最优实现方式的比例开始下降直至约70％左右。结合前面图6的三维BER分布图可知，此时方式一或方式二的性能分布更多的是处于“小波动”状态。

综上，经过本发明的创新性设计，SD-WA-BDP系统在兼顾调光需求的同时，可以尽量充分地利用LED灯的动态范围，实现更好的通信性能。其中，使用方式二的SD-WA-BDP系统在大多数设置和更广的调光范围情况下，是一种更为稳定的和性能更均衡的综合方案。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于选择调光和预编码的多用户MIMO可见光通信方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.首先根据实际需求将LED灯集合划分为B₁个第(1)层次宏观控制块，然后在第(2)层次中，将每个宏观控制块划分为M个单位块；

S2.计算相应的W_2,L、W_2,U、W_1,L、W_1,U和W_1,R，其中

为每个单位块被激活的LED灯数目下界；

为每个单位块被激活的LED灯数目上界；B₂＝B₁M；N_t表示激活的LED灯数目；

为每个宏观控制块中激活W_2,L个LED灯的单位块数目的下界；

为每个宏观控制块中激活W_2,L个LED灯的单位块数目的上界；W_1,R＝mod(B₂-W_2,R,B₁)，其含义为假设B₁个宏观控制块均包含W_1,L个激活了W_2,L盏LED灯的单位块后，还剩余W_1,R个激活了W_2,L盏LED灯的单位块待分配；

S3.初始化

，和W_Th＝W_1,U，其中

为第b₁个宏观控制块中的第b₂个单位块所激活LED灯数目的判断阈值，

表示第b₁个宏观控制块中激活了W_2,L个LED灯的单位块数目，T_R表示包含W_1,U个激活了W_2,L个LED灯的单位块的宏观控制块数目；

S4.若目前LED灯激活集合中的LED灯数目不满足|Ω|＞N_t，则进入最后的步骤S14，否则继续进入步骤S5；

S5.若目前LED灯激活集合中的LED灯数目满足|Ω|＞N_t，对于集合中所有LED灯i∈Ω，确定该LED发射天线所属的单位块

也即

定义|A|为求集合A中元素个数的操作，若该LED发射天线i所属的单位块

满足条件

则执行：

a)定义删去该天线后的LED灯激活集合

定义Γ＝Γ+{i}用于存储可备选被删除的LED灯集合；

b)对于所有j＝1,2,...,J，J表示用户终端的总数目，计算得到与

相对应的奇异值矩阵

计算与

相对应的

其中diag(·)表示取矩阵所有对角线上元素的操作；

c)方式一：计算与

相对应的最小奇异值：

方式二：求解波形调节块对角化预编码，得到与

相对应的最大调节因子

再计算调节最小奇异值：

S6.在计算完步骤S5中所有可删去LED灯的对应

后，求解

得到最优的删除LED灯i_opt；确定该LED灯所属单位块

执行

然后进入均匀调光控制；

S7.若此时不满足

则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S8.若满足步骤S7中的条件

则执行

S9.若此时不满足

则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S10.若满足步骤S9中的条件

则执行

更新第

个宏观控制中每个单位块的激活LED灯数目阈值，同时执行累加T_R＝T_R+1；

S11.若此时不满足T_R＝W_1,R，则执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S12.若满足步骤S11中的条件T_R＝W_1,R，则执行W_Th＝W_1,L，同时检索出所有B₁个宏观控制块中此时满足

的宏观控制块：

更新这些宏观控制块中每个单位块的激活LED灯数目阈值

S13.执行Ω＝Ω-{i_opt}，返回步骤S4；

S14.得到最终的LED灯激活集合Ω后，也即得到对应的多用户信道矩阵，计算最后波形调节块对角化预编码的预编码矩阵和对应的最大调节因子。

2.根据权利要求1所述的基于选择调光和预编码的多用户MIMO可见光通信方法，其特征在于：所述步骤S14计算最后波形调节块对角化预编码的预编码矩阵的具体过程如下：

定义所有J个用户终端构成的N_r×N_t维信道矩阵为

其中J表示J个用户终端，第j个用户终端配备有N_r,j个光检测器，系统的光检测器总数目为

H_j表示第j个用户的N_r,j×N_t维信道矩阵；定义第j个用户的N_t×N_r,j维预编码矩阵和N_r,j×1维符号向量分别为F_j和u_j，F_j用于对符号向量u_j进行预编码操作，以在发送端消除用户间干扰；基于上述参数假设，预编码技术的MU-MIMO系统可用下式表示：

其中，y_j是第j个用户的N_r,j×1维接收信号向量，n_j是N_r,j×1维的零均值加性高斯白噪声向量；为在接收机端消除用户间干扰，

需满足

为此，需要构造合适的F_j,j＝1,2,...,J满足式(2)；以下介绍构造F_j,j＝1,2,...,J的方法；首先定义第j个用户的预编码矩阵为F_j，用于对第j个用户的符号向量进行预编码操作，以在发送端消除用户间干扰；可以将F_j分为两个部分，表示为

其中第一部分

可以由传统块对角化预编码方法得到，它位于除了第j个用户信道矩阵外的信道矩阵零空间内；第二部分

用于预编码过程中对可见光通信波形进行优化设计的附加矩阵，它位于所有用户信道矩阵的零空间内；公式(3)的第一部分

可由传统块对角化预编码方法得到，方法如下：

定义包含除了第j个用户以外的(N_r-N_r,j)×N_t维用户信道矩阵

令矩阵的秩为

使用奇异值分解方法对矩阵

进行分解可得到

其中：(N_r-N_r,j)×(N_r-N_r,j)维矩阵

包含了全部左奇异向量；(N_r-N_r,j)×N_t维矩阵

表示奇异值对角矩阵；

维矩阵

包含前

个右奇异向量；

维矩阵

包含了剩余的

个右奇异向量；根据线性代数和SVD理论，

位于

的零向量空间，因此有

通常信道矩阵是行满秩，且本申请假设满足条件N_t＞N_r，故有

然后，定义用户j的接收机等效信道矩阵为

使用SVD方法对该矩阵进行分解可得到：

其中：Λ_j是N_r,j×N_r,j维的奇异值对角矩阵；U_j是N_r,j×N_r,j维的接收机解调矩阵；(N_t-N_r+N_r,j)×N_r,j维的矩阵

包含了前N_r,j个右奇异向量；基于上述定义，式(3)中的第一项，即第j个用户的N_t×N_r,j维

矩阵可以计算如下：

满足

上式表示第j个用户的数据不会对其它用户产生干扰；

得到式(3)中第一部分

后，接下来给出得到式(3)中第二部分

的方法：

与式(5)同理，式(6)中包含后N_t-N_r个右奇异向量的(N_t-N_r+N_r,j)×(N_t-N_r)维矩阵

位于接收机等效信道矩阵

的零空间，故有

定义N_t×(N_t-N_r)维矩阵

因此，将式(5)的等式两边同时右乘矩阵

并代入

后，可得：

联立式(9)和式(10)可知，

同时位于用户j信道矩阵H_j和除了第j个用户以外的用户信道矩阵

的零空间内；进一步地，由于用户信道矩阵H由H_j和

构成，因此

实际上位于所有用户信道矩阵H的零空间，即有

换言之，

右乘任何符号向量u_j的结果与所有用户信道矩阵H相乘为零矩阵，利用它们进行预编码不会对任何用户实际传输的数据流产生干扰；

另一方面，为了匹配第二项

与第一项

的矩阵维度，定义式(3)中的第二项，即

为

其中A_j是一个(N_t-N_r)×N_r,j维的任意矩阵，它将在后续LED灯线性动态范围限制下的优化设计过程中产生；此时

是一个N_t×N_r,j维矩阵，且由于

是

的线性组合，由式(11)中

与H的关系可进一步得到

由上述分析可知，式(3)中的第一部分

和第二部分

可分别由式(7)和式(12)求解得到，它们共同构成了式(3)中满足式(2)消除用户间干扰要求的多用户预编码矩阵F_j,j＝1,2,...,J。

3.根据权利要求2所述的基于选择调光和预编码的多用户MIMO可见光通信方法，其特征在于：系统中，记第i个LED灯上经过预编码后的数据符号为

其中：1×N_r,j维向量f_i,j、

和

分别是第j个用户预编码矩阵F_j、F_j中第一项

F_j中第二项

的第i行；u_j是第j个用户的N_r,j×1维的符号向量；式(14)中的第一项

是符号向量u_j的有效传输项，它能够被用户接收端检测到；对式(13)的等号左右两边同时右乘u_j，有

因此式(14)中的第二项

经过所有用户信道矩阵H后不会对接收端信号产生任何影响，可将该项定义为冗余项，它只用于预编码后LED灯上承载的波形s_i的优化设计；

对式(14)中引入调节因子α，对式(14)中的有效传输项

中的符号向量u_j进行特定的放缩，构造出既能充分利用LED灯动态范围，又能避免信号波形超出动态范围导致失真的信号波形；定义

为第i个LED灯上经过调节因子α处理后的波形，表示如下

在上式中，由于u_j中的每个符号均取自归一化电平范围[-1,1]，为了确保

在LED灯的动态范围内进行传输，添加生成可见光通信光强信号所需的直流偏置I_DC后应满足以下条件

其中||·||₁表示1-范数操作，I_H表示LED灯动态范围的上界；其次，还应满足以下条件

其中I_L表示LED灯动态范围的下界，因此式(16)和式(17)可以合并表示为

其中D_r为在给定直流偏置I_DC下的LED灯最大动态范围，定义为

D_r＝min(I_H-I_DC,I_DC-I_L) (19)

因此，在给定直流偏置I_DC、LED灯动态范围的上界I_H和下界I_L时，先构建一种基于块对角化预编码的波形优化模型，其目的是最大化利用LED灯的可用动态范围D_r，也即在给定的动态范围D_r下求得调节因子α的最大值；由前述说明可知，该优化问题主要由确定项

待确定项α和待确定项

构成；结合式(18)，构建以下优化问题

其中e_i表示1×N_t维的零向量，它的第i个元素为1，其余元素均为0；这是一个关于1-范数的优化问题，可以用MALTAB或其它专门的数学工具方便快速解出，从而获得在给定LED灯动态范围D_r下，为了充分利用LED灯动态范围的最大调节因子α和与之对应的最优解A_j,j＝1,2,...,J；

根据式(3)，考虑最大调节因子α时用户j的预编码矩阵最终表示为

最终预编码后的信号表示如下

其中I_DC是所有值均为I_DC的N_t×1维直流向量；与此相对应，对于传统块对角化预编码系统，也即令

此时没有任何的波形优化，可退化为传统的块对角化预编码方法；在给定LED灯动态范围D_r时，相应的最大调节因子

可通过下式求解

LED灯产生的调制光信号经过自由空间传播后，在接收端由光检测器进行强度检测和光电转化处理被转化为电信号，在电域进行信号处理和解调；滤去直流偏置后，第j个用户的接收信号可以表示为

其中：n_j表示第j个用户接收机上的零均值AWGN向量；R表示光检测器的光电转化系数；使用式(6)生成的矩阵U_j的共轭转置对获得的信号进行处理，得到用户j的数据估计向量

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