[发明专利]室内可见光通信系统中基于收敛状态的变步长均衡方案

说明书

本发明公开了室内可见光通信系统中基于收敛状态的变步长均衡方案，在室内可见光通信系统的接收端，通过比较MSE的小区间斜率和CST的相对大小，识别LMS算法的收敛状态，未收敛状态时使用较大步长因子，收敛状态时使用较小步长因子，然后通过LMS迭代算法更新均衡器抽头系数向量，从而可以加快LMS算法的收敛速度，提高LMS算法的精确度。本发明克服现有的均衡方案下变步长LMS算法收敛速度慢和噪声影响收敛精度的问题，进一步提高了算法的收敛速度，在信噪比较低时也可以保证收敛精确度。在实际应用中，尤其是接收端信噪比较低的情况下具有重要意义。

技术领域

本发明涉及室内可见光通信系统中基于收敛状态的变步长均衡方案，具体涉及室内可见光通信系统接收端均衡器的基于收敛状态的变步长均衡方案，属于可见光通信技术领域。

背景技术

可见光通信由于其绿色环保、无需频谱认证、传输速率高等优点引起了全球范围的研究热潮。然而可见光通信室内传输环境存在多径效应，一方面因为室内通常安放多个距离接收机不同的光源，另一方面因为接收端收到的光信号中会包含直射和反射分量，从而产生码元波形畸变、展宽、拖尾，当系统传输速率较高时，信号之间相互干扰严重，造成码间串扰。为了降低由此造成的误码率，必须采用相应的技术来消除码间干扰，均衡技术是消除码间干扰的有效技术手段。均衡器根据是否需要训练序列分为自适应均衡器和盲均衡器，自适应均衡器在发送用户数据前需要预先发送一段训练序列，这会占用信道的带宽，增加传输的开销。盲均衡技术不使用训练序列，仅利用所接收到的信号对信道进行均衡，从而可以获得有效的带宽利用率。

最小均方(Least Mean Square，LMS)算法实现简单，计算量小，是室内可见光通信系统中使用最广泛的自适应均衡算法。在LMS算法中存在两种状态，未收敛状态和收敛状态，在初次通信或者信道突变时LMS算法一般处于未收敛状态，在此状态下均衡器抽头系数向量变化较大，均方误差(Mean Square Error，MSE)逐渐减小，经过一定的迭代次数后算法会进入收敛状态，此时均衡器抽头系数向量变化较小，MSE趋于稳定。LMS算法的收敛性能受到步长因子的影响，当使用较大步长因子时，算法的收敛速度快，但是收敛后的精确度低；当使用较小步长因子时，算法的收敛速度慢，但是收敛后的精确度高。为优化LMS算法，可以采用变步长方案。现有的变步长LMS算法大多是以MSE的值为自变量，以某一个S型曲线为基础，通过线性变换建立MSE值和步长之间的一个正比例函数，来实现步长随MSE的变化。但是，这种变步长算法存在两个缺点：其一，在收敛的过程中步长因子逐渐减小，使得下降曲线弯曲不够陡峭，也就是不能实现最快收敛；其二，当信噪比较小时，MSE会一直保持较大的值，所以步长因子也一直保持较大的值，造成算法收敛后的精确度低的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供室内可见光通信系统中基于收敛状态的变步长均衡方案，克服现有的变步长均衡方案下LMS算法收敛速度慢和噪声影响收敛精度的问题，加快算法的收敛速度，在信噪比较低时也可以使用较小步长因子，提高收敛精确度。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

室内可见光通信系统中基于收敛状态的变步长均衡方案，包括如下步骤：

步骤1，对可见光通信系统的接收端进行初始化，包括初始化均衡器抽头系数向量、步长因子、收敛斜率阈值、平滑系数、区间长度；发射端光源依次向接收端发送训练序列中的码元；

步骤2，计算第i个码元的均方误差，并对均方误差进行平滑，得到平滑后的均方误差并存储；

步骤3，利用初始化步长因子更新第1至第N个码元对应的均衡器抽头系数向量；