一种基于深度学习的跨介质可见光通信系统及方法

本发明提供一种基于深度学习的跨介质可见光通信系统和方法，一方面，提出了一种基于卷积神经网络的角度估计器和接收端移动策略，接收端可根据角度估计结果进行移动决策，自适应地实现跨介质可见光通信系统收发机的链路对准；另一方面，本发明提出了一种基于风速估计和信道分类的信号检测算法；在系统完成链路对准后，该算法可以实现对风速的估计并自适应地对经过不同风速条件下信道传输的接收信号进行检测；在此算法中，本发明还提出了一种基于修正均方误差准则的损失函数，可以有效缓解跨介质可见光系统通信信道的波诱导衰落对信号传输的不利影响，从而降低系统的比特误码率。