申请/专利权人：兰州理工大学

申请日：2021-07-06

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113489545B

主分类号：H04B10/2575

分类号：H04B10/2575;H04L1/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.10.26#实质审查的生效;2021.10.08#公开

摘要：基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法，依据光空间脉冲位置调制信号的特点，采用基于信号向量检测SVD算法完成光源索引号的检测，利用K‑means算法对离线接收信号进行聚类，通过对所得簇进行局部解映射得到质心与调制符号间的映射关系，并以该映射关系为准则完成在线信号的实时检测。在此基础上分析了本发明与ML、MMSE等检测算法的误码性能和计算复杂度。与ML算法相比，本发明能够以较小的误码性能损失为代价，大大降低译码算法的复杂度，同时还有效弥补了线性译码算法无法适用于探测器数目小于光源数目的缺陷。

主权项：1.一种基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法，其特征在于，其步骤为：发送端:步骤1对二进制序列进行光空间脉冲位置调制；步骤2将调制信号经激活光源发送出去；接收端：步骤1经过光电探测器，将接收到的光信号转换为电信号，同时收集此处信号构建训练样本集；步骤2采用信号向量检测SVD算法对训练样本的激活光源索引号进行检测，即计算接收信号矩阵y与hjxl之间的最小夹角θj，并将其对应的光源检测为激活光源，其中，hj表示信道衰减矩阵的第j列，xl为PPM调制符号集合中的某一向量；步骤3由于实际接收信号是受到加性高斯噪声和信道衰落影响后的PPM调制向量，即接收信号和PPM调制向量的特征数相同，均为L，从训练样本集随机选取L个接收信号作为每个簇的初始质心，依据接收信号与初始质心的最小欧式距离对其进行聚类，并将每个簇中所有接收信号的均值作为新的质心，重复聚类和更新质心过程直至质心不再变化，采用误差平方和SumoftheSquaredError，SSE作为度量聚类质量的目标函数，选取SSE最小的一次聚类作为最终聚类结果；步骤4从每个簇中任意选取一个接收信号，利用ML算法遍历所有可能的PPM调制符号，并选取欧式距离最小的作为该簇所对应的PPM调制符号，若质心与调制符号之间不满足一一映射关系，返回步骤3并增大聚类次数重新进行聚类和解映射，直至质心与调制符号间满足一一映射关系；步骤5在对在线信号的实时检测中，同样采用信号向量检测SVD算法检测激活光源索引号，并以步骤4所得映射关系为准则完成在线调制符号的检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 兰州理工大学 基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD