水下可见光通信关键技术

1.本书由复旦大学迟楠教授主编； 2.反映可见光领域的研究进展； 3.科研工作的理想参考书； 4.注重理论基础知识和最新研究成果之间的平衡； 5.先进性和实用性的完美统一。

本书主要介绍了基于LED的水下可见光通信的技术原理。全书共分为8章，第1章给出了水下可见光通信的基本概念，追溯其发展历史，同时展望了其未来研究趋势；第2～8章分别从水下信道建模、水下可见光通信的系统结构、调制方式、均衡技术、水下MIMO光通信技术以及水下可见光通信系统中的机器学习算法等方面介绍了实现水下可见光通信所采用的先进技术和关键算法，同时给出了作者所在研究团队基于本书介绍的技术理论取得的实验成果。本书适合从事通信领域研究尤其是水下可见光通信研究的工程技术人员，以及高等院校通信工程等相关专业的研究生和教师阅读。

第1章概述001
1.1引言002
1.2国际国内研究现状004
1.3水下可见光通信系统结构006
1.4本章小结007
参考文献007
第2章 水下信道建模011
2.1海水的吸收和散射特性012
2.1.1海水的固有光学特性013
2.1.2海水信道的光学吸收特性013
2.1.3海水信道的光学散射特性020
2.1.4海水信道的总衰减特性023
2.2海水信道光传输散射特性的蒙特卡洛模拟024
2.2.1海水信道中的光传输散射效应025
2.2.2海水信道的光传输散射相位函数027
2.2.3海水信道中光传输散射特性的蒙特卡洛仿真028
2.3基于蒙特卡洛统计方法的水下传输时域展宽特性033
2.3.1光信号在水下传输的时域特性分析033
2.3.2光脉冲信号在水下传输的时域展宽模型038
2.4水下无线光通信空域光斑扩展模型分析043
2.5水下LED无线光信号传输模型及实验分析043
2.6本章小结045
参考文献046
第3章LED发射光学系统049
3.1非成像光学理论基础050
3.1.1非成像光学050
3.1.2非成像光学的发展051
3.1.3非成像光学系统051
3.1.4光学扩展量理论052
3.2非成像光学设计方法055
3.3LED发射准直光学设计058
3.3.1LED光学特性058
3.3.2发射准直天线设计061
3.4本章小结066
参考文献066
第4章LED光学接收、探测及处理系统069
4.1LED接收机结构概述070
4.2LED接收光学天线特性分析071
4.2.1菲涅耳接收透镜071
4.2.2复合抛物面聚光器079
4.3高灵敏单光子探测及处理技术083
4.3.1高灵敏单光子探测器083
4.3.2单光子探测面临的主要问题090
4.3.3单光子信号检测技术091
4.4水密封舱体结构092
4.5本章小结093
参考文献093
第5章水下高速光通信调制方式095
5.1高速高谱效率调制的实现途径096
5.2单载波调制技术098
5.2.1通断键控098
5.2.2无载波幅度相位调制100
5.3多载波调制技术106
5.3.1正交频分复用技术调制与解调原理107
5.3.2离散多音频调制114
5.3.3DFT-S OFDM调制115
5.3.4水下实验121
5.4几何整形127
5.4.1几何整形8-QAM128
5.4.2几何整形16-QAM130
5.4.3应用132
5.5概率整形134
5.5.1麦克斯韦 玻尔兹曼分布135
5.5.2归一化广义互信息136
5.5.3概率幅度整形138
5.5.4实际应用139
5.6本章小结142
参考文献142
第6章水下光通信非线性均衡技术145
6.1基于Volterra级数的非线性均衡146
6.2基于多项式的非线性均衡148
6.3基于非线性自适应滤波器的水下可见光通信实验149
6.4本章小结151
参考文献153
第7章水下MIMO光通信技术155
7.1多输入单输出系统156
7.1.1等概率预编码PAM7调制的2×1 MISO水下可见光通信系统156
7.1.2利用DBSCAN的机器学习算法增强PAM7 MISO UVLC系统性能161
7.2单输入多输出系统168
7.2.1采用等增益合并技术集成PIN阵列的水下可见光通信系统168
7.2.2基于接收最大比合并的多PIN高速水下可见光通信系统174
7.3多输入多输出系统181
7.3.1基于简化空时分组编码技术的可见光MIMO传输实验182
7.3.2基于双边带独立信号非线性串扰消除算法的光纤大容量传输实验186
7.3.3叠加编码在MIMO VLC系统中的技术研究192
7.4本章小结198
参考文献199
第8章水下可见光通信的机器学习算法201
8.1基于无监督的聚类算法202
8.1.1K-Means算法202
8.1.2DBSCAN算法210
8.1.3高斯混合模型217
8.2基于有监督的支持向量机算法224
8.2.1支持向量机原理224
8.2.2基于支持向量机的多频带CAP VLC系统相位估计新方案225
8.2.3基于支持向量机的车辆照明多路访问互联网几何星座分类的机器学习方案227
8.3基于神经网络的算法229
8.3.1神经网络的原理229
8.3.2函数连接人工神经网络在水下可见光通信系统中的应用230
8.3.3深度神经网络在可见光通信系统信道估计中的应用236
8.3.4高斯核深度神经网络在水下可见光通信系统中的应用245
8.4本章小结256
参考文献256
中英文对照表261
名词索引265