可见光MIMO 通信系统自适应均衡技术的研究

蔡翠翠,王本有,孟宪猛

(1.皖西学院电子与信息工程学院;2.安徽博微长安电子有限公司,安徽六安237012)

可见光MIMO 通信系统自适应均衡技术的研究

蔡翠翠1,王本有1,孟宪猛2

(1.皖西学院电子与信息工程学院;2.安徽博微长安电子有限公司,安徽六安237012)

在室内可见光通信MIMO通信系统中,信号的多径传输会产生严重的码间干扰,影响系统的传输性能.为了减小系统的码间干扰,通过室内可见光MIMO通信系统的信道特性分析,采用最小二乘法(LMS)、递归最小二乘(RLS)算法对信道进行补偿.仿真结果显示,采用均衡技术可以有效降低系统的误码率,相比LMS算法,系统采用RLS算法的误码率更低,收敛速度更快.

可见光通信;码间干扰;MIMO;均衡技术

0 引言

可见光通信是一种新型无线光通信技术,利用实际照明LED发出高速的、人眼无法察觉的闪烁信号来进行信息传输,具有无射频辐射、无需频谱资源申请、安全性好等优点,[1－2]受到广泛关注.但LED的低调制特性,会限制信号的高速率传输.因此,将多输入多输出(MIMO)技术应用到室内可见光通信中,可获得较高的系统增益,提高信号传输速率和系统可靠性.[3－4]

由于室内环境的复杂性,信号传输过程中会经过直射和多次反射进入接收端,多径传输会产生严重的码间干扰,影响了可见光通信系统性能与稳定性.[5－6]对于传统的无线通信,信道均衡技术可以有效解决系统的码间干扰问题,但可见光通信受到光强的限制,不能将无线通信的均衡技术直接应用于可见光通信中.目前关于可见光通信均衡技术文献研究大多是单输入单输出,而关于可见光MIMO通信均衡技术的研究还很少,对室内可见光MIMO通信的自适应均衡技术进行研究,分别采用LMS算法和RLS算法对信道的传输进行均衡补偿,并分析系统的性能.

1 信道特性分析

室内可见光MIMO通信系统的发射端对光功率进行强度调制,通过LED进行信号发射,信号通过自由空间到达接收端,接收端进行直接检测恢复传输的信息,如图1所示.假设系统具有Nt个LED发送端和Nr个光检测器,接收端接收的可见光信号可以表示为:

其中,Y＝[y1,…,yNr]T为接收端的信号矢量,X＝[x1,…,xNt]T为发送端的信号矢量,H是信道矩阵,N＝[n1,…,nNt]T为噪声矢量,H是Nr×Nt维信道传输矩阵,表示为:

其中,hntnr表示为发送端nt和接收端nr之间的传输系数.

图1 室内可见光通信系统示意图

对于室内环境,信息的传输距离短,链路间的时间色散可以忽略不计.由朗伯辐射模型可知,[7]信道增益表示为:

其中,k为朗伯辐射阶数,k＝－ln(2)/ln (cosφ1/2);φ1/2为半功率角;Ψ1/2为视场角(FOV)的1/2,A是接收端光检测器的接收面积;d是发送端nt到接收端nr的距离;φ是发送端的发射角;φ是接收端的入射角.如果接收端光检测器超出视场角范围,则hntnr为0.

2 自适应均衡技术

通过对信道特性分析可知,可见光MIMO通信信道是个复杂的多径信道,信号传输会产生严重码间干扰,自适应均衡技术是指在系统中插入一种可调滤波器来补偿系统的性能,可以有效减少码间干扰对系统的影响.

图2 室内可见光通信系统的自适应均衡

自适应判决反馈均衡是由前置反馈滤波器(FFF)和后置反馈滤波器(FBF)两部分组成[8].后置反馈滤波器的抽头系数由前一时刻的均衡器输出信号决定,可以进行实时更新,用于减小下一个时刻信号传输产生的码间干扰.自适应均衡器的输出信号可表示为:

式中,c∗n和F∗i分别为前置滤波器和后置滤波器的抽头系数;yk－n为当前时刻均衡器的输入信号;dk－i为前一时刻均衡器反馈的输出信号; NFF和NFB分别为前置、后置滤波器的抽头数.

自适应均衡可以根据不同的准则,采用不同的算法,下面分别对最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法进行分析.

2.1 LMS算法

最小均方算法(LMS)是B.Widrow和Hoff基于最小均方误差准则而提出的,[9]实现相对简单,得到广泛应用.

假设y(n)＝[yn,yn－1,…,yn－N]为均衡器的输入信号向量,w(n)＝[w0,w1,…,wN]T为均衡器的抽头权系数那个向量.如果均衡器的期望输出信号已知,则误差信号e(n)为

其中在第n时刻均衡器输出d∧(n),若该时刻期望得到的信号为d(n).

LMS算法是最简单的均衡算法,假设变量n为迭代序列,LMS算法的迭代过程可以表示为:

式中,λ为控制算法收敛速度和稳定性的步长因子.

2.2 RLS算法

RLS算法是一种递推的最小二乘算法,[10]主要是利用已知的初始条件进行计算,并通过输入新数据信息对原来的滤波器参数进行数据更新.性能函数如下式表示:

其中,λ称为遗忘因子,取值范围为0＜λ＜1.λ值越小,跟踪能力越强.

误差信号为e(n)＝d(n)－d∧(n),其中在第n时刻均衡器输出d∧(n),若该时刻期望得到的信号为d(n).

RLS算法迭代过程为:

3 仿真分析

针对前面分析的室内可见光MIMO通信系统信道模型,假设房间的长为5米,宽为5米,高为3米,室内可见光通信系统有4个LED光源发射机,分别位于(1,1,3)、(1,4,3)、(4,1,3)和(4, 4,3),接收端有四个光检测器,分别位于(1,1,1)、(1,4,1)、(4,1,1)和(4,4,1),其它的仿真参数如表1所示.[11－13]

表1 系统仿真参数

分别从误码率、均方误差、收敛速度等方面对RLS和LMS算法进行仿真分析.假设均衡滤波器的阶数均为8,迭代步长为0.01,遗忘因子为0.99,数据传输速率为400 Mbit/s,仿真结果如下图所示.

图3为RLS算法和LMS算法信噪比与误码率的关系曲线.从图中可以看出,相对未均衡,采用RLS算法和LMS算法对信道进行均衡,可以有效降低系统误码率,提高通信质量.另外,相对LMS算法,RLS算法对信道进行均衡,系统的误码率得到进一步降低,系统性能更优.

图4为RLS算法和LMS算法收敛性能曲线,从图中可以看出,RLS算法的收敛速度更快, RLS算法只需迭代50次就可以达到稳定状态,而LMS算法需要迭代250次以上才可以达到收敛状态.

图3 RLS均衡和LMS均衡误码率曲线

图4 RLS均衡和LMS均衡收敛性能曲线

4 结束语

首先分析建立了室内可见光MIMO通信的信道特性,为减小多径效应对室内可见光MIMO系统的影响,研究室内可见光MIMO通信自适应均衡技术,分别采用LMS、RLS算法对通信信道进行均衡补偿.结果显示,采用均衡技术进行信道均衡补偿,可以有效降低系统误码率,提高了信号的传输质量.

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[责任编辑 范 藻]

Research on Equalization Technology for Visible Light MIMO Communication System

CAI Cuicui1,WANG Benyou1,MENG Xianmeng2
(1.Electronics and Information Engineering School of West Anhui University,Lu’an Anhui 237012; 2.Anhui Brainware Chang’an Electronics Co.,Ltd.,Lu’an Anhui 237012,China)

In the indoor visible light communication(M IMO)communication system,multipath transm ission of signals causes serious inter symbol interference,which affects the transm ission performance of the system.In order to reduce the inter symbol interference,the channel characteristics of indoor visible light M IMO communication system are analyzed by using least square method(LMS)and recursive least squares(RLS)algorithm.The simulation results show that the algorithm can reduce the bit error rate of the system effectively,and compared w ith the LMS algorithm,the RLS algorithm has lower bit error rate and faster convergence rate.

visible light communication;ISI;M IMO;equalization technology

TN929.1

A

1674－5248(2017)05－0019－04

2017－05－10

安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2010B265);安徽省质量工程项目(2015jyxm289)

蔡翠翠(1989—),女,安徽宿州人.助教,硕士,主要从事无线通信、可见光通信技术研究.