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基于机器学习的可见光通信信号处理研究现状
基于机器学习的可见光通信信号处理研究现状
作者:
胡昉辰
赵一衡
迟楠
邹鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
光通信
机器学习
非线性效应
信号处理
神经网络
摘要:
随着无线通信领域的发展,具有诸多优点的可见光通信(VLC)已经发展成为了一种具有广阔前景的通信手段.然而,可见光通信中的各种非线性效应会给其信号处理带来诸多的困难,并恶化系统的性能.机器学习在解决非线性问题方面具有很大的优势和潜力,结合机器学习算法的可见光通信技术必然具有巨大的研究价值.已有研究表明,传统的机器学习算法如K-means、DBSCAN以及支持向量机(SVM)等在预均衡、后均衡、抗系统抖动,以及相位纠正等方面均有很好的表现.而深度神经网络(DNN)则因为其强大的非线性拟合能力能够更进一步提升VLC系统的性能.对以上几种方法进行了分析和介绍,并对其在可见光通信信号处理领域的应用进行了分析与总结,希望可以为机器学习解决可见光通信方面的各种非线性问题提供参考.
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文献信息
篇名
基于机器学习的可见光通信信号处理研究现状
来源期刊
激光与光电子学进展
学科
工学
关键词
光通信
机器学习
非线性效应
信号处理
神经网络
年,卷(期)
2020,(1)
所属期刊栏目
综述
研究方向
页码范围
1-13
页数
13页
分类号
TN929.1
字数
语种
中文
DOI
10.3788/LOP57.010001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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迟楠
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赵一衡
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研究主题发展历程
节点文献
光通信
机器学习
非线性效应
信号处理
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
激光与光电子学进展
主办单位:
中国科学院上海光学精密机械研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1006-4125
CN:
31-1690/TN
开本:
大16开
出版地:
上海市嘉定区清河路390号(上海市800-211信箱)
邮发代号:
4-179
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
9127
总下载数(次)
28
总被引数(次)
35767
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