【摘 要】
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光空间调制（OSM）作为一种新型光多输入多输出（MIMO）技术,为提高通信质量和传输速率提供了一种有效措施。它在每传输符号周期内只激活单个光源,即只建立一条通信链路,从而有效避免了存在信道间干扰和对信道间同步要求高等问题,近年来OSM技术受到了学者的广泛关注。然而无线光通信（WOC）系统大多采用强度调制/直接检测（IM/DD）的方式,这就使得射频领域中的相关检测算法无法直接应用。传统的信号检测算法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“大气激光通信中增强型广义空间调制技术的研究”,课题编号:61861026；
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光空间调制（OSM）作为一种新型光多输入多输出（MIMO）技术,为提高通信质量和传输速率提供了一种有效措施。它在每传输符号周期内只激活单个光源,即只建立一条通信链路,从而有效避免了存在信道间干扰和对信道间同步要求高等问题,近年来OSM技术受到了学者的广泛关注。然而无线光通信（WOC）系统大多采用强度调制/直接检测（IM/DD）的方式,这就使得射频领域中的相关检测算法无法直接应用。传统的信号检测算法如最大似然（ML）检测、线性检测以及压缩感知（CS）检测等,因算法本身的局限性导致其应用场景受限,信号检测算法的可靠性和计算复杂度已成为影响OSM系统性能提升的瓶颈。为探索复杂度低、误码性能好且更具实用性的译码算法,本文通过分析空间脉冲位置调制（SPPM）系统的信号特点,基于分步检测的思想,并结合机器学习中优良的分类方法,重点研究SPPM系统中基于机器学习的低复杂度信号检测算法,旨在保证系统误比特性能的同时降低译码复杂度。具体工作如下:（1）针对采用ML检测时计算开销较大的问题,本文依据SPPM的信号特点（接收信号与PPM符号的特征维度相同且具有一一对应关系）,将K均值聚类（KMC）与穷搜索方法相结合,提出了一种基于KMC的分步分类检测算法。在详细介绍算法模型及检测原理的基础上,考虑理想情况即训练样本足够大时,利用联合界技术和高斯核密度近似估计方法分析了系统的理论平均误比特率,并采用蒙特卡罗仿真方法验证了本文方法的性能。结果表明:所提算法在取得近似最优的误比特性能的条件下,大幅度降低了译码复杂度。当光源数目分别为2、4、8和128时,本文方法较ML检测的复杂度分别下降了约62.57%、80.03%、85.43%和87.49%。当系统达到相同误比特率时,本文方法较CS检测的信噪比有大幅改善,同时有效弥补了线性译码算法应用场景受限的缺陷。（2）为避免传统译码算法重复低效的计算过程,将深度神经网络（DNN）与分步检测相结合,构建了一种基于深度学习的SPPM多分类检测器。在该检测器中,利用DNN建立接收信号与PPM符号间的非线性关系,并以此为准则完成在线接收PPM符号的检测,从而有效避免了对PPM符号的穷搜索检测过程。结果表明:所提检测器在不同光源和探测器数目配置的SPPM系统中均能取得近似最优的误比特性能,较线性均衡DNN检测器的性能有进一步改善且应用场景更为广泛。此外,其有效避免了KMC分步分类检测所出现的错误平台效应,能够适用于高阶调制系统。在译码复杂度方面,PPM调制阶数为64时,本文方法较ML检测和线性均衡DNN检测器的计算复杂度分别降低了约95.45%、33.54%。
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