CN114726440A - 一种高密集可见光阵列的信号处理方法 - Google Patents

一种高密集可见光阵列的信号处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种高密集可见光阵列的信号处理方法，包括步骤：构建高密集可见光阵列通信系统，其中高密集可见光阵列通信系统的发射端由LED阵列组成，接收端由PD阵列组成，发射端与接收端之间放置光学天线，用于汇聚光线，使得接收端能够完整接收到光学信号，并且每个LED光斑间有清晰间隔，每路发射信号仅被有限个相邻接收端接收到，发射端和接收端信号因子图是稀疏连接的；获得信道增益矩阵；初始化信号概率；正向节点间消息传递；反向节点间消息传递；T次正向和反向循环消息传递后；进行硬判决。本发明针对高密集可见光阵列系统信道特性进行信号处理，可以有效降低复杂度并提高信号恢复的准确性。

Description

一种高密集可见光阵列的信号处理方法
技术领域
本发明涉及可见光通信领域，尤其涉及一种高密集可见光阵列的信号处理方法。
背景技术
多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）是指在系统的收发端配置多个收发天线，以提高系统频谱效率和传输可靠性的技术。MIMO技术的出现使得空间成为一种可以提高通信性能的资源，并且在理想情况下，信道容量会随着天线数量增加而单调增加。
在可见光通信系统中，常使用多个发光二极管（Light-Emitting Diode，LED）同时进行照明与通信，以获得分集增益。随着亮度和速率要求的提高，高密集LED和光电二极管（Photodiode，PD）阵列逐渐被用于高速信号传输。但在高密集可见光阵列通信系统中，收发端数量较多，导致常规信号处理方法的复杂度大。
在一般情况下，可见光阵列通信系统中每个LED的发射信号仅会被有限个接收端接收到，因此系统的因子图是稀疏连接的。考虑到这种特性，我们将压缩感知的思想应用于高密集可见光阵列通信系统。压缩感知算法能够在信号稀疏性的情形下，将压缩和采样合并进行，突破Nyquist最低采样率极限以获得最少数据并重构信号。因此对于高密集可见光阵列系统，针对其信道特性进行信号处理，可以有效降低复杂度并提高信号恢复的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种高密集可见光阵列的信号处理方法，以期部分地解决上述技术问题中的至少之一。
为了实现上述目的，作为本发明的一方面，提供了一种高密集可见光阵列的信号处理方法，包括以下步骤：
步骤一，构建高密集可见光阵列通信系统；所述高密集可见光阵列通信系统包括发射端和接收端，发射端由m×n的LED阵列组成，接收端由l×p的PD阵列组成，且l≥m，p≥n，m，n，l，p均为整数；所述高密集可见光阵列通信系统的发射端与接收端之间放置光学天线，用于汇聚光线，使得接收端能够完整接收到光学信号，并且每个LED光斑间有间隔；所述高密集可见光阵列通信系统的每路发射信号仅被有限个相邻接收端接收到，发射端和接收端信号因子图是稀疏连接的；
步骤二，获得信道增益矩阵H，其中h ij 表示信道增益矩阵H的第i行第j列元素，则接收信号向量为y=Hx+w，其中y是lp×1维的接收信号向量；x是mn×1维的接收信号向量，w为lp×1维的噪声信号向量；
步骤三，选择OOK调制系统，将信号0和信号1的概率分别初始化为p 0和1-p 0；
步骤四，进行正向节点间消息传递：当接收信号为
Figure 757015DEST_PATH_IMAGE001
时，由节点y i 传送至节点x j 的消息r ij 表示为：
Figure 736473DEST_PATH_IMAGE002
其中，r ij (x j =0)为节点x j =0时由节点y i 传送至节点x j 的消息，
Figure 781789DEST_PATH_IMAGE003
为已知接收信号为
Figure 239315DEST_PATH_IMAGE001
的前提下，节点x j =0的概率，
Figure 584846DEST_PATH_IMAGE004
为除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和为
Figure 236669DEST_PATH_IMAGE001
时的概率，r ij (x j =1)为节点r ij (x j =1)时由节点y i 传送至节点x j 的消息，
Figure 769282DEST_PATH_IMAGE005
为已知接收信号为
Figure 30499DEST_PATH_IMAGE001
的前提下，节点x j =1的概率，
Figure 230536DEST_PATH_IMAGE006
为除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和为
Figure 551796DEST_PATH_IMAGE007
时的概率，h ji 为信道增益矩阵H的第j行第i列元素，Y ij 表示除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和，表达式为：
Figure 571705DEST_PATH_IMAGE008
其中，a是除了x j 之外与y i 连接的所有节点，h ia 为信道增益矩阵H的第i行第a列元素，x a 为接收信号向量 x的第a个元素，w i 为噪声信号向量w的第i个元素；
步骤五：进行反向节点间消息传递：由节点x j 传送至节点y i 的消息s ji 表示为：
Figure 138077DEST_PATH_IMAGE010
其中，b是除了节点y i 之外与节点x j 连接的所有节点，s ji (x j =0)为节点x j =0时由节点x j 传送至节点y i 的消息，p 0为信号0的初始概率，r bj (x j =0)为节点x j =0时由节点y b 传送至节点x j 的消息，
Figure 927042DEST_PATH_IMAGE011
为遍历b得到的r bj (x j =0)的连乘值，s ji (x j =1)为节点x j =1时由节点x j 传送至节点y i 的消息，(1-p 0)为信号1的初始概率，r bj (x j =1)为节点x j =1时由节点y b 传送至节点x j 的消息，
Figure 684782DEST_PATH_IMAGE012
为遍历b得到的r bj (x j =1)的连乘值；
步骤六：重复以上步骤T次，每次循环中更新r ij (x j =0)、r ij (x j =1)、s ji (x j =0)、s ji (x j =1)；
步骤七：结束循环，进行硬判决，恢复原始信息比特。
基于上述技术方案可知，本发明高密集可见光阵列的信号处理方法相对于现有技术至少具有如下有益效果之一或其中的一部分：
1.本发明提出的方法针对高密集可见光阵列的信道特点进行设计，能够以低采样率压缩信号并重构；
2.本发明提出的方法，能够有效对高密集可见光阵列的信号进行解码判决，误码率低。
附图说明
图1是本发明的一种高密集可见光阵列发射端与接收端信号连接的因子图；
图2是本发明的一种高密集可见光阵列的信号处理方法；
图3是本发明的一种高密集可见光阵列系统实例，其中，1为LED阵列，2为凸透镜，3为PD阵列；
图4是图3发明实例的LED阵列和PD阵列的排布示意图，其中，1为LED阵列，3为PD阵列；
图5是图3发明实例的LED光斑图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
本发明的目的在于提供一种高密集可见光阵列的信号处理方法，以解决现有技术中算法复杂度高、误码率高的问题。
具体的，本发明公开了一种高密集可见光阵列的信号处理方法，包括以下步骤：
步骤一，构建高密集可见光阵列通信系统，高密集可见光阵列通信系统包括：发射端由m×n的LED阵列1组成，接收端由l×p的PD阵列2组成，且l≥m，p≥n，m，n，l，p均为整数。
发射端与接收端之间放置光学天线，用于汇聚光线，使得接收端能够完整接收到光学信号，并且每个LED光斑间有清晰间隔，光学天线可以采用凸透镜2。
每路发射信号仅被有限个相邻接收端接收到，因此发射端和接收端信号因子图是稀疏连接的。
步骤二，获得信道增益矩阵H，其中h ij 表示信道增益矩阵H的第i行第j列元素，则接收信号向量为y=Hx+w，其中y是lp×1维的接收信号向量；x是mn×1维的接收信号向量，w为lp×1维的噪声信号向量。
步骤三，选择OOK调制系统，将信号0和信号1的概率分别初始化为p 0和1-p 0；
步骤四，进行正向节点间消息传递：当接收信号为
Figure 988725DEST_PATH_IMAGE013
时，由节点y i 传送至节点x j 的消息r ij 表示为：
Figure 795007DEST_PATH_IMAGE014
其中，r ij (x j =0)为节点x j =0时由节点y i 传送至节点x j 的消息，
Figure 205522DEST_PATH_IMAGE015
为已知接收信号为
Figure 71847DEST_PATH_IMAGE016
的前提下，节点x j =0的概率，
Figure 128664DEST_PATH_IMAGE017
为除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和为
Figure 738637DEST_PATH_IMAGE016
时的概率，r ij (x j =1)为节点x j =1时由节点y i 传送至节点x j 的消息，
Figure 767773DEST_PATH_IMAGE018
为已知接收信号为
Figure 804999DEST_PATH_IMAGE019
的前提下，节点x j =1的概率，
Figure 584999DEST_PATH_IMAGE020
为除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和为
Figure 998662DEST_PATH_IMAGE021
时的概率，h ji 为信道增益矩阵H的第j行第i列元素，Y ij 表示除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和，表达式为：
Figure 616726DEST_PATH_IMAGE022
其中，a是除了x j 之外与y i 连接的所有节点，h ia 为信道增益矩阵H的第i行第a列元素，x a 为接收信号向量x的第a个元素，w i 为噪声信号向量w的第i个元素。
步骤五：进行反向节点间消息传递：由节点x j 传送至节点y i 的消息s ji 表示为：
Figure 90432DEST_PATH_IMAGE023
其中，b是除了y i 之外与x j 连接的所有节点，s ji (x j =0)为节点x j =0时由节点x j 传送至节点y i 的消息，p 0为信号0的初始概率，r bj (x j =0)为节点x j =0时由节点y b 传送至节点x j 的消息，
Figure 856263DEST_PATH_IMAGE011
为遍历b得到的r bj (x j =0)的连乘值，s ji (x j =1)为节点x j =1时由节点x j 传送至节点y i 的消息，(1-p 0)为信号1的初始概率，r bj (x j =1)为节点r bj (x j =1)时由节点y b 传送至节点x j 的消息，
Figure 808038DEST_PATH_IMAGE024
为遍历b得到的r bj (x j =1)的连乘值。
步骤六：重复以上步骤T次，每次循环中更新r ij (x j =0)、r ij (x j =1)、s ji (x j =0)、s ji (x j =1)。
步骤七：结束循环，进行硬判决，恢复原始信息比特。
在图3所示的发明实例中，发射端使用了4×4 LED阵列1，接收端是4×4 PD阵列3，在LED阵列1后放置一个焦距为85mm的凸透镜2，用于汇聚光线。
在图3所示的发明实例中，4×4 LED阵列1和4×4 PD阵列3的大小和排布方式如图4所示。
对于图3所示的发明实例，其PD阵列3接收平面所成光斑图样如图5所示。可以看出，每个LED光斑间均有清晰间隔。
在图3所示的发明实例中，使用针对高密集可见光阵列的信号处理方法，并计算误码率，结果如表1所示。可以看出，所有信号都无误地传输至接收端，说明了算法的有效性。
表1计算误码率结果
Figure 811767DEST_PATH_IMAGE025
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种高密集可见光阵列的信号处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，构建高密集可见光阵列通信系统；
步骤二，获得信道增益矩阵H，其中h ij 表示信道增益矩阵H的第i行第j列元素，则接收信号向量为y=Hx+w，其中y是lp×1维的接收信号向量；x是mn×1维的接收信号向量，w为lp×1维的噪声信号向量；
步骤三，选择OOK调制系统，将信号0和信号1的概率分别初始化为p 0和1-p 0；
步骤四，进行正向节点间消息传递；
步骤五：进行反向节点间消息传递；
步骤六：重复以上步骤T次，每次循环中更新r ij (x j =0)、r ij (x j =1)、s ji (x j =0)、s ji (x j =1)；其中，r ij (x j =0)表示节点x j =0时由节点y i 传送至节点x j 的消息，r ij (x j =1)表示节点x j =1时由节点y i 传送至节点x j 的消息，s ji (x j =0)表示节点x j =0时由节点x j 传送至节点y i 的消息，s ji (x j =1)表示节点x j =1时由节点x j 传送至节点y i 的消息；
步骤七：结束循环，进行硬判决，恢复原始信息比特。
2.根据权利要求1所述的一种高密集可见光阵列的信号处理方法，其特征在于：所述步骤一中，所述高密集可见光阵列通信系统包括发射端和接收端，发射端由m×n的LED阵列组成，接收端由l×p的PD阵列组成，且l≥m，p≥n，m，n，l，p均为整数；所述高密集可见光阵列通信系统的发射端与接收端之间放置光学天线，用于汇聚光线，使得接收端能够完整接收到光学信号，并且每个LED光斑间有间隔；所述高密集可见光阵列通信系统的每路发射信号仅被有限个相邻接收端接收到，发射端和接收端信号因子图是稀疏连接的。
3.根据权利要求2所述的一种高密集可见光阵列的信号处理方法，其特征在于：所述步骤四包括：当接收信号为
Figure 451443DEST_PATH_IMAGE001
时，由节点y i 传送至节点x j 的消息r ij 表示为：
Figure 103004DEST_PATH_IMAGE002
其中，r ij (x j =0)为节点x j =0时由节点y i 传送至节点x j 的消息，
Figure 617162DEST_PATH_IMAGE003
为已知接收信号为
Figure 12371DEST_PATH_IMAGE004
的前提下，节点x j =0的概率，
Figure 561164DEST_PATH_IMAGE005
为除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和为
Figure 383627DEST_PATH_IMAGE001
时的概率，r ij (x j =1)为节点x j =1时由节点y i 传送至节点x j 的消息，
Figure 509715DEST_PATH_IMAGE006
为已知接收信号为
Figure 708615DEST_PATH_IMAGE007
的前提下，节点 x j =1的概率，
Figure 111914DEST_PATH_IMAGE008
为除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和为
Figure 105278DEST_PATH_IMAGE009
时的概率，h ji 为信道增益矩阵H的第j行第i列元素，Y ij 表示除了x j 之外与y i 连接的所有节点消息之和，表达式为：
Figure 594028DEST_PATH_IMAGE010
其中，a是除了x j 之外与y i 连接的所有节点，h ia 为信道增益矩阵H的第i行第a列元素，x a 为接收信号向量x的第a个元素，w i 为噪声信号向量w的第i个元素。
4.根据权利要求3所述的一种高密集可见光阵列的信号处理方法，其特征在于：所述步骤五包括：由节点x j 传送至节点y i 的消息s ji 表示为：
Figure 331040DEST_PATH_IMAGE011
其中，b是除了节点y i 之外与节点x j 连接的所有节点，s ji (x j =0)为节点x j =0时由节点x j 传送至节点y i 的消息， p 0为信号0的初始概率，r bj (x j =0)为节点x j =0时由节点y b 传送至节点x j 的消息，
Figure 854425DEST_PATH_IMAGE012
为遍历b得到的r bj (x j =0)的连乘值，s ji (x j =1)为节点x j =1时由节点x j 传送至节点y i 的消息，(1-p 0)为信号1的初始概率，r bj (x j =1)为节点x j =1时由节点y b 传送至节点x j 的消息，
Figure 18690DEST_PATH_IMAGE013
为遍历b得到的r bj (x j =1)的连乘值。
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