エントロピーの負荷は,高スペクトル効率の可視光通信のための層の非対称的にカットされた光学OFDMシステムで,エントロピーの負荷を負荷とする

科学分野:

• オプティカル・コミュニケーションズ (OPC)
• シグナル処理 信号処理
• ワイヤレス技術 ワイヤレス技術

背景:

• 層層の非対称的にカットされた光学直角周波数分割マルチプレキシング (LACO-OFDM) は,可視光通信 (VLC) に効率的です.
• エントロピー負荷 (EL) は多キャリアシステムを強化しますが,層間干渉 (ILI) によりLACO-OFDMには適用されていません.
• LACO-OFDMにおける残留クリッピングノイズ (RCN) は,ELの適用を複雑にする.

研究 の 目的:

• LACO-OFDMシステムのエントロピー負荷 (EL) を導入し,評価する.
• 正確なSNR評価のための確率認識RCN電力推定方法を開発する.
• VLCシステムのスペクトルおよびエネルギー効率を改善するために.

主な方法:

• 確率星座形成 (PCS) がRCNに与える影響の理論分析.
• 星座トリミング (CT) ベースのRCN電力推定方法の開発.
• LACO-OFDMのための総電力制約のELアルゴリズムの実装.

主要な成果:

• 提案されたCTメソッドは,計算上の複雑性が軽減され,SNRを正確に推定します.
• ELアルゴリズムは,既存のビットロード (BL) 方法と比較して,より高い汎用相互情報 (GMI) を達成します.
• ~10%の平均GMI改善と0.2ビット/シンボルの最大増益が観察されました.
• 0.5の値を持つCTは,比較可能なGMIで計算時間を (~80%) 大幅に短縮します.

結論:

• 提案されたELアルゴリズムは,LACO-OFDM VLCシステムで初めて実証されたものです.
• この方法は,より高い精度とより低い複雑さの"win-win"の結果を提供します.
• GMIとコンピューティング効率の有意なパフォーマンスの向上は,シミュレーションと実験を通じて検証されました.