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內容簡介

　　本書主要介紹了面向6G的可見光通信關鍵技術。介紹了可見光通信的由來，說明了在6G通信中發(fā)展可見光通信的必要性，同時介紹了國內外的研究現(xiàn)狀及6G可見光通信的主要應用場景與優(yōu)勢。其次，分別從可見光通信在6G中的網(wǎng)絡架構、可見光通信系統(tǒng)的結構、先進調制技術、信號處理技術等方面具體介紹了實現(xiàn)6G可見光通信所采用的先進技術和關鍵算法。再次，介紹了人工智能在可見光通信中的應用以及可見光通信MIMO疊加調制技術。本書在介紹具體技術的同時，給出了作者的研究團隊基于相關技術理論的實驗成果。對6G可見光通信的未來發(fā)展趨勢進行了展望。本書適合從事通信領域相關工作尤其是可見光通信研究和6G研究的工程技術人員，以及高等院校通信工程等相關專業(yè)的研究生和教師閱讀。

作者簡介

　　遲楠復旦大學信息學院院長、教授、博士生導師、國家杰出青年科學基金獲得者、美國光學學會會士。擔任中國電子學會通信分會副主任委員、中國光學學會纖維光學與集成光學專業(yè)委員會常務委員、中國通信學會光通信專業(yè)委員會委員。先后獲得教育部新世紀優(yōu) 秀人才、上海市曙光學者、上海市巾幗建功標兵、上海市三八紅旗手和中國電子學會優(yōu)秀科技工作者等榮譽。獲教育部自然科學獎二等獎、中國產(chǎn)學研合作創(chuàng)新成果獎一等獎、中國國際工業(yè)博覽會創(chuàng)新獎、寶鋼優(yōu) 秀教師獎等各1項。長期從事高速光通信和高速可見光通信方面的研究，發(fā)表 SCI 檢索論文 300 余篇，出版專著 6 部。其中《高速可見光通信關鍵技術》入選“‘十三五’國之重器重點圖書”， LED-based Visible Light Communication 入選“國務院中國圖書對外推廣計劃教材”。

圖書目錄

第 1章概述 001
1.1　背景　002
1.2　國內外研究現(xiàn)狀　006
1.2.1　國外研究現(xiàn)狀　006
1.2.2　國內研究現(xiàn)狀　007
1.3　本書章節(jié)結構　008
參考文獻　009
第　2章 VLC在6G中的網(wǎng)絡架構　013
2.1　空天地海一體化網(wǎng)絡　014
2.2　天基可見光激光通信　015
2.2.1　國內外研究現(xiàn)狀　017
2.2.2　重要意義及發(fā)展趨勢　021
2.3　?；耉LC　022
2.3.1　國內外研究現(xiàn)狀　023
2.3.2　重要意義及發(fā)展趨勢　025
2.4　陸基VLC　026
2.4.1　可見光傳輸鏈路　027
2.4.2　VLC組網(wǎng)　028
2.4.3　重要意義及發(fā)展趨勢　031
2.5　本章小結　031
參考文獻　031
第3章　VLC系統(tǒng)的結構　035
3.1　VLC系統(tǒng)　036
3.2　LED發(fā)射器件　037
3.2.1　RGB LED　037
3.2.2　PC-LED　039
3.2.3　OLED　040
3.2.4　Micro LED　040
3.3　LD發(fā)射器件　041
3.3.1　非極性GaN激光二極管　041
3.3.2　兩段式激光與光子集成　042
3.3.3　超輻射發(fā)光二極管　043
3.4　集成PIN陣列　044
3.5　柔性探測器　045
3.6　本章小結　047
參考文獻　047
第4章　VLC的先進調制技術　049
4.1　PAM技術　050
4.2　DMT調制技術　051
4.3　CAP調制與解調原理　053
4.4　自適應比特功率加載OFDM　054
4.4.1　SNR估測技術　054
4.4.2　自適應比特功率分配技術　057
4.5　DFT-S OFDM調制　062
4.6　幾何整形與概率整形技術　063
4.6.1　幾何整形　063
4.6.2　概率整形　067
4.7　多帶超奈奎斯特脈沖成形CAP調制　076
4.7.1　超奈奎斯特機制　076
4.7.2　多帶CAP調制解調原理　078
4.7.3　多帶CAP FTN VLC　079
4.8　本章小結　083
參考文獻　083
第5章　VLC的信號處理技術　087
5.1　VLC系統(tǒng)信道特性與均衡技術的必要性　088
5.2　硬件預均衡技術　089
5.2.1　雙級聯(lián)定阻對稱T型幅度均衡器　092
5.2.2　硬件預均衡電路仿真結果　094
5.2.3　硬件預均衡電路測試結果　097
5.3　軟件預均衡技術　100
5.3.1　時域均衡器　100
5.3.2　基于FIR濾波器的軟件預均衡技術　101
5.3.3　基于OFDM調制的軟件預均衡技術　108
5.3.4　軟件預均衡技術仿真　110
5.4　線性后均衡技術　111
5.4.1　LMS后均衡技術　112
5.4.2　RLS后均衡技術　113
5.5　非線性后均衡技術　115
5.6　VLC線性/非線性聯(lián)合后均衡技術　118
5.7　基于無記憶冪級數(shù)的自適應軟件預均衡技術　120
5.8　本章小結　121
參考文獻　122
第6章　傳統(tǒng)機器學習在VLC中的應用　125
6.1　傳統(tǒng)機器學習在VLC中的應用概述　126
6.2　機器學習算法　128
6.2.1　基于聚類的K-Means算法　128
6.2.2　GMM算法　138
6.2.3　DBSCAN算法　145
6.2.4　基于SVM的信號處理　152
6.2.5　基于ICA的多帶CAP算法　158
6.3　本章小結　176
參考文獻　176
第7章　深度學習在VLC中的應用　181
7.1　深度學習在VLC中的應用概述　182
7.2　深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡算法　183
7.2.1　GK-DNN　183
7.2.2　基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡的DBMLP　194
7.2.3　MIMO-MBNN　203
7.2.4　基于STFT的二維圖像網(wǎng)絡算法　212
7.3　本章小結　219
參考文獻　219
第8章　VLC MIMO疊加調制技術　223
8.1　MIMO與疊加調制概述　224
8.2　PAM7疊加調制　231
8.2.1　傳統(tǒng)PAM-MISO系統(tǒng)　231
8.2.2　等概率預編碼方案　234
8.2.3　數(shù)值仿真分析　236
8.2.4　基于等概率預編碼方案的UVLC系統(tǒng)　240
8.3　QAM信號的疊加調制　243
8.3.1　疊加調制　243
8.3.2　接收端的疊加調制分離技術　247
8.3.3　基于OC的MISO-VLC實驗　251
8.4　方形星座點疊加調制　256
8.4.1　方形幾何整形的研究背景　256
8.4.2　方形幾何整形的原理　257
8.4.3　SGS-8QAM UVLC系統(tǒng)實驗研究　258
8.4.4　SGS-32QAM和SGS-128QAM UVLC系統(tǒng)實驗研究　262
8.4.5　SGS-32QAM FSO VLC系統(tǒng)實驗研究　270
8.4.6　SGS-64QAM和SGS-128QAM混合調制UVLC實驗研究　274
8.5　PS-MISO疊加編碼調制　282
8.5.1　概率星座整形及疊加編碼調制技術在16QAM MISO- VLC系統(tǒng)中的實驗研究　283
8.5.2　概率星座整形及疊加編碼調制技術在32QAM MISO- VLC系統(tǒng)中的實驗研究　288
8.6　MBNN的PAM疊加QAM實驗　292
8.7　本章小結　297
參考文獻　298
第9章　6G VLC的發(fā)展趨勢　303
9.1　高速VLC中的新器件　304
9.2　從P2P走向MIMO　306
9.3　柔性器件　307
9.4　6G VLC的挑戰(zhàn)與展望　308
9.5　本章小結　311
參考文獻　311
名詞索引　313