基于卷积神经网络的SCMA-VLC接收机研究

摘要

发光二极管(LED)有限的带宽与其非线性电光转换引起的信号失真，是限制可见光通信(VLC)传输性能的重要因素。传统的消息传递算法(MPA)在稀疏码分多址(SCMA)-VLC系统中对抗信号非线性失真的能力有限。针对上述问题，文章提出了一种基于卷积神经网络(CNN)接收机，通过对接收信号进行特征提取、分类和判决，可有效提升SCMA-VLC系统抗非线性失真的能力。实验结果表明，在非线性失真较强的情况下，CNN接收机比MPA接收机表现出了更优的误码率(BER)性能，有效地扩大了偏置电压的动态范围，减少了系统对信噪比(SNR)的要求。

0 引言

稀疏码分多址(Sparse Code Multiple Access, SCMA)在接收端进行多用户检测所采用的消息传递算法具有复杂度高和迭代速度慢的缺点[1]，而发光二极管(Light Emitting Diode

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