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作者：曹仰之;李斌;
单位：东莞职业技术学院现代工业创新实践中心;东莞职业技术学院电子信息学院;
摘要：针对可见光通信系统在高速传输中的非线性失真问题，提出一种基于深度学习的可见光通信系统高速传输的非线性失真补偿方法。首先，通过滑动窗口提取高速帧中目标符号前后相邻的若干个符号，构建包含目标符号的上下文符号序列；然后，采用一维卷积神经网络提取上下文序列的空间特征，使用双向长短期记忆网络提取上下文序列的前后时序依赖关系。实验结果表面，所提方法对可见光信号的失真进行了补偿，降低了可见光通信系统的高速传输误码率。
关键词：可见光通信系统;;光学技术;;无线通信;;室内通信;;高阶失真;;非线性补偿
基金资助：广东省普通高校特色创新项目(2020KTSCX320);; 东莞职业技术学院国家双高计划电子信息工程技术专业群专项经费资助项目(ZXD202301);东莞职业技术学院国家双高计划科研骨干项目(ZXC202202)
