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作者：姜彬;周鹏;
单位：江苏航运职业技术学院智能制造与信息学院;
摘要：为了提升室内短距离可见光通信（VLC）的传输速率和通信质量，提出了一种基于正交时频空间（OTFS）调制和残差卷积神经网络（Res CNN）的VLC信道估计和均衡方法。首先，构建了OTFS调制下的室内VLC系统，并提出了基于训练序列的时频域信道估计模型。接着，利用Res CNN学习最小二乘（LS）信道估计到优化信道之间的映射关系，以解决符号间干扰问题并提高信道估计的准确性。最后，通过Res CNN对可见光信道进行估计和均衡。实验结果表明，在信号传输距离为1 m、传输速率为512 Mb/s～1.5 Gb/s时，该方法估计的误码率均低于3.8×10-3，有效提升了室内短距离VLC的传输速率和通信质量。
关键词：可见光通信;;短距离通信;;信道估计;;信道均衡化;;深度学习
基金资助：江苏省第五期333工程科研项目（BRA2018220）资助;; 南通市自然科学基金项目（JCZ2023029）资助
