面向6G的可見光通信關(guān)鍵技術(shù)

第 1章 概述 001
1.1　背景　002
1.2　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀　006
1.2.1　國外研究現(xiàn)狀　006
1.2.2　國內(nèi)研究現(xiàn)狀　007
1.3　本書章節(jié)結(jié)構(gòu)　008
參考文獻　009
第　2章 VLC在6G中的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)　013
2.1　空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)　014
2.2　天基可見光激光通信　015
2.2.1　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀　017
2.2.2　重要意義及發(fā)展趨勢　021
2.3　?；耉LC　022
2.3.1　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀　023
2.3.2　重要意義及發(fā)展趨勢　025
2.4　陸基VLC　026
2.4.1　可見光傳輸鏈路　027
2.4.2　VLC組網(wǎng)　028
2.4.3　重要意義及發(fā)展趨勢　031
2.5　本章小結(jié)　031
參考文獻　031
第3章　VLC系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)　035
3.1　VLC系統(tǒng)　036
3.2　LED發(fā)射器件　037
3.2.1　RGB LED　037
3.2.2　PC-LED　039
3.2.3　OLED　040
3.2.4　Micro LED　040
3.3　LD發(fā)射器件　041
3.3.1　非極性GaN激光二極管　041
3.3.2　兩段式激光與光子集成　042
3.3.3　超輻射發(fā)光二極管　043
3.4　集成PIN陣列　044
3.5　柔性探測器　045
3.6　本章小結(jié)　047
參考文獻　047
第4章　VLC的先進調(diào)制技術(shù)　049
4.1　PAM技術(shù)　050
4.2　DMT調(diào)制技術(shù)　051
4.3　CAP調(diào)制與解調(diào)原理　053
4.4　自適應(yīng)比特功率加載OFDM　054
4.4.1　SNR估測技術(shù)　054
4.4.2　自適應(yīng)比特功率分配技術(shù)　057
4.5　DFT-S OFDM調(diào)制　062
4.6　幾何整形與概率整形技術(shù)　063
4.6.1　幾何整形　063
4.6.2　概率整形　067
4.7　多帶超奈奎斯特脈沖成形CAP調(diào)制　076
4.7.1　超奈奎斯特機制　076
4.7.2　多帶CAP調(diào)制解調(diào)原理　078
4.7.3　多帶CAP FTN VLC　079
4.8　本章小結(jié)　083
參考文獻　083
第5章　VLC的信號處理技術(shù)　087
5.1　VLC系統(tǒng)信道特性與均衡技術(shù)的必要性　088
5.2　硬件預(yù)均衡技術(shù)　089
5.2.1　雙級聯(lián)定阻對稱T型幅度均衡器　092
5.2.2　硬件預(yù)均衡電路仿真結(jié)果　094
5.2.3　硬件預(yù)均衡電路測試結(jié)果　097
5.3　軟件預(yù)均衡技術(shù)　100
5.3.1　時域均衡器　100
5.3.2　基于FIR濾波器的軟件預(yù)均衡技術(shù)　101
5.3.3　基于OFDM調(diào)制的軟件預(yù)均衡技術(shù)　108
5.3.4　軟件預(yù)均衡技術(shù)仿真　110
5.4　線性后均衡技術(shù)　111
5.4.1　LMS后均衡技術(shù)　112
5.4.2　RLS后均衡技術(shù)　113
5.5　非線性后均衡技術(shù)　115
5.6　VLC線性/非線性聯(lián)合后均衡技術(shù)　118
5.7　基于無記憶冪級數(shù)的自適應(yīng)軟件預(yù)均衡技術(shù)　120
5.8　本章小結(jié)　121
參考文獻　122
第6章　傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在VLC中的應(yīng)用　125
6.1　傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在VLC中的應(yīng)用概述　126
6.2　機器學(xué)習(xí)算法　128
6.2.1　基于聚類的K-Means算法　128
6.2.2　GMM算法　138
6.2.3　DBSCAN算法　145
6.2.4　基于SVM的信號處理　152
6.2.5　基于ICA的多帶CAP算法　158
6.3　本章小結(jié)　176
參考文獻　176
第7章　深度學(xué)習(xí)在VLC中的應(yīng)用　181
7.1　深度學(xué)習(xí)在VLC中的應(yīng)用概述　182
7.2　深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法　183
7.2.1　GK-DNN　183
7.2.2　基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DBMLP　194
7.2.3　MIMO-MBNN　203
7.2.4　基于STFT的二維圖像網(wǎng)絡(luò)算法　212
7.3　本章小結(jié)　219
參考文獻　219
第8章　VLC MIMO疊加調(diào)制技術(shù)　223
8.1　MIMO與疊加調(diào)制概述　224
8.2　PAM7疊加調(diào)制　231
8.2.1　傳統(tǒng)PAM-MISO系統(tǒng)　231
8.2.2　等概率預(yù)編碼方案　234
8.2.3　數(shù)值仿真分析　236
8.2.4　基于等概率預(yù)編碼方案的UVLC系統(tǒng)　240
8.3　QAM信號的疊加調(diào)制　243
8.3.1　疊加調(diào)制　243
8.3.2　接收端的疊加調(diào)制分離技術(shù)　247
8.3.3　基于OC的MISO-VLC實驗　251
8.4　方形星座點疊加調(diào)制　256
8.4.1　方形幾何整形的研究背景　256
8.4.2　方形幾何整形的原理　257
8.4.3　SGS-8QAM UVLC系統(tǒng)實驗研究　258
8.4.4　SGS-32QAM和SGS-128QAM UVLC系統(tǒng)實驗研究　262
8.4.5　SGS-32QAM FSO VLC系統(tǒng)實驗研究　270
8.4.6　SGS-64QAM和SGS-128QAM混合調(diào)制UVLC實驗研究　274
8.5　PS-MISO疊加編碼調(diào)制　282
8.5.1　概率星座整形及疊加編碼調(diào)制技術(shù)在16QAM MISO- VLC系統(tǒng)中的實驗研究　283
8.5.2　概率星座整形及疊加編碼調(diào)制技術(shù)在32QAM MISO- VLC系統(tǒng)中的實驗研究　288
8.6　MBNN的PAM疊加QAM實驗　292
8.7　本章小結(jié)　297
參考文獻　298
第9章　6G VLC的發(fā)展趨勢　303
9.1　高速VLC中的新器件　304
9.2　從P2P走向MIMO　306
9.3　柔性器件　307
9.4　6G VLC的挑戰(zhàn)與展望　308
9.5　本章小結(jié)　311
參考文獻　311
名詞索引　313