[发明专利]基于BP神经网络的可见光通信MIMO抗扰降噪方法

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的可见光通信MIMO抗扰降噪系统，其特征在于：

包括依次连通的系统发射端（100）、系统接收端信号处理部分（200）和BP神经网络信号处理部分（300）。

2.按权利要求1所述的可见光通信MIMO抗扰降噪系统，其特征在于：

所述的系统发射端（100）包括前后交互的串并转换模块（110）和LED阵列（120）。

3.按权利要求1所述的可见光通信MIMO抗扰降噪系统，其特征在于：

所述的系统接收端信号处理部分（200）包括前后交互的光电转换器整列（210）和低通滤波器（220）。

4.按权利要求1所述的可见光通信MIMO抗扰降噪系统，其特征在于：

所述的BP神经网络信号处理部分（300）是一个高度非线性的静态系统，是采用BP算法的多层神经网络模型，包括神经网络输入端（310）、神经网络隐层（320）和神经网络输出端（330）；

神经网络输入端（310）包括第1、2、3…神经网络输入端（311、312、313…31N）；

神经网络隐层（320）包含多层结构以及多个节点；

神经网络输出端（330）包括第1、2、3…N神经网络输出端（331、332、333…33N）。

5.基于权利要求1-4所述可见光通信MIMO抗扰降噪系统的抗扰降噪方法，其特征在于：

①采用可调LED阵列作为发射端，电信号经过特定调制加载到LED阵列上，同时以多路光信号的形式发射出去；

②每一路LED光信号将通过自由空间信道h（t）照射到组成接收天线阵列的每一个光电探测器上，光电探测器将光信号转换为电信号；

③得到的多路电信号经过低通滤波器去除高频干扰，此时的信号中掺杂着多个不同发射天线信号之间的干扰以及信道噪声；

④BP神经网络要先经过训练，训练方式采用有监督的方式，收敛算法选用梯度下降算法；

采用训练好的BP神经网络来对多路信号同时进行降噪以及消除码间干扰的处理，得到的多路电信号通过并/串转换成为二进制串行数据流。