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基于深度学习的室内可见光通信光源配置策略
被引量：
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作者
黄名川
王旭东
吴楠
《光通信技术》
北大核心
2024年第2期18-23,共6页
为了在不同的室内环境下寻求最优的光源优化方案,提出了一种基于深度学习的室内可见光通信光源配置策略。分别引入室内障碍物、自然光和人员移动干扰,以室内信噪比均匀度为目标函数,使用花授粉算法(FPA)对不同的房间状态下的光源功率和...
为了在不同的室内环境下寻求最优的光源优化方案,提出了一种基于深度学习的室内可见光通信光源配置策略。分别引入室内障碍物、自然光和人员移动干扰,以室内信噪比均匀度为目标函数,使用花授粉算法(FPA)对不同的房间状态下的光源功率和半功率角进行优化;将得到的房间状态和光源配置作为训练集,使用卷积神经网络(CNN)进行训练,得到的计算模型可以在不同房间状态下对最优光源设置进行预测,实现光源配置的动态调整。仿真结果表明:该策略的光源参数合格率达88%,且预测结果在房间信号功率和光照强度上均满足要求。
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关键词
可见光通
信
光源布局策略
花授粉算法
卷积神经网络
信噪比均匀度
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题名
基于深度学习的室内可见光通信光源配置策略
被引量：
1
1
作者
黄名川
王旭东
吴楠
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《光通信技术》
北大核心
2024年第2期18-23,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61371091,61801074)资助。
文摘
为了在不同的室内环境下寻求最优的光源优化方案,提出了一种基于深度学习的室内可见光通信光源配置策略。分别引入室内障碍物、自然光和人员移动干扰,以室内信噪比均匀度为目标函数,使用花授粉算法(FPA)对不同的房间状态下的光源功率和半功率角进行优化;将得到的房间状态和光源配置作为训练集,使用卷积神经网络(CNN)进行训练,得到的计算模型可以在不同房间状态下对最优光源设置进行预测,实现光源配置的动态调整。仿真结果表明:该策略的光源参数合格率达88%,且预测结果在房间信号功率和光照强度上均满足要求。
关键词
可见光通
信
光源布局策略
花授粉算法
卷积神经网络
信噪比均匀度
Keywords
visible 1ight communication
light source layout scheme
flower pollination algorithm
convolutional neural networks
signal noise ratio uniformity
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的室内可见光通信光源配置策略
黄名川
王旭东
吴楠
《光通信技术》
北大核心
2024
1
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