水下可见光通信关键技术

　　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　008
　　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　024
　　2.2　海水信道光传输散射特性的蒙特卡洛模拟　025
　　2.2.1　海水信道中光传输散射效应　026
　　2.2.2　海水信道中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　029
　　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　044
　　2.6　本章小结　046
　　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　051
　　3.2　非成像光学设计方法　054
　　3.3　LED发射准直光学设计　058
　　3.3.1　LED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
　　4.1　LED接收机结构概述　070
　　4.2　LED接收光学天线特性分析　070
　　4.2.1　菲涅耳透镜　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　094
　　第5章　水下高速光通信调制方式　097
　　5.1　高速高谱效率调制的实现途径　098
　　5.2　单载波调制技术　100
　　5.2.1　通断键控　100
　　5.2.2　无载波幅度相位调制　102
　　5.3　多载波调制技术　108
　　5.3.1　正交频分复用技术调制与解调原理　109
　　5.3.2　离散多音频调制　117
　　5.3.3　DFT-S OFDM调制　118
　　5.3.4　水下实验　123
　　5.4　几何整形　130
　　5.4.1　几何整形8-QAM　130
　　5.4.2　几何整形16-QAM　133
　　5.4.3　应用　135
　　5.5　概率整形　137
　　5.5.1　麦克斯韦 玻尔兹曼分布　137
　　5.5.2　归一化广义互信息　139
　　5.5.3　概率幅度整形　140
　　5.5.4　实际应用　141
　　5.6　本章小结　145
　　参考文献　145
　　第6章　水下光通信非线性均衡技术　147
　　6.1　基于Volterra级数的非线性均衡　148
　　6.2　基于多项式的非线性均衡　150
　　6.3　基于非线性自适应滤波器的水下可见光通信实验　151
　　6.4　本章小结　153
　　参考文献　155
　　第7章　水下MIMO光通信技术　157
　　7.1　多输入单输出系统　158
　　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　158
　　7.1.2　利用DBSCAN的机器学习算法增强PAM7 MISO UVLC系统性能　163
　　7.2　单输入多输出系统　170
　　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　170
　　7.2.2　基于接收比合并的多PIN高速水下可见光通信系统　176
　　7.3　多输入多输出系统　183
　　7.3.1　基于简化空时分组编码技术的可见光MIMO传输实验　184
　　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　188
　　7.3.3　叠加编码在MIMO VLC系统中的技术研究　194
　　7.4　本章小结　200
　　参考文献　201
　　第8章　水下可见光通信的机器学习算法　203
　　8.1　基于无监督的聚类算法　204
　　8.1.1　K-Means算法　204
　　8.1.2　DBSCAN算法　212
　　8.1.3　高斯混合模型　219
　　8.2　基于有监督的支持向量机算法　226
　　8.2.1　支持向量机原理　226
　　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　227
　　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　229
　　8.3　基于神经网络的算法　231
　　8.3.1　神经网络的原理　231
　　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　232
　　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　238
　　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　247
　　8.4　本章小结　259
　　参考文献　259
　　名词索引　265

　　迟楠 复旦大学教授、博士生导师。长期从事高速光通信和高速可见光通信方面的研究，主要研究高谱效率多维多阶光调制技术和数字信号处理技术。 贺锋涛 西安邮电大学副教授、硕士生导师，陕西省电子学会理事，中国民主同盟盟员。2004年7月于中国科学院西安光学精密机械研究所取得博士学位，主要从事物理光学、光电子学教学工作。研究方向有：无线光通信、激光高分辨成像、高密度光存储技术等。 段作梁 西安邮电大学副研究员。主要研究方向有：光学图像识别技术、超快光子学、高功率宽谱白激光产生技术、阿秒脉冲的产生与测量技术、水下无线光信号传输技术等。

　　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和国际国内研究现状，同时介绍了水下可见光通信的系统结构；第2～8章分别从水下信道建模、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。