[发明专利]基于卷积神经网络的自编码算法

说明书

本发明公开一种基于卷积神经网络的自编码算法及其多输入多输出MIMO可见光通信系统，在发射端，将X(X为正整数)位数据用训练好的自编码器的编码模块进行编码，输出由n*n(n为正整数)的阵列组成的数据流，所述的n*n的阵列数据流驱动n*n的LED阵列，发出光信号；在接收端，接收阵列接收光信号后，再通过自编码器的解码模块进行解码，还原出原始数据。其中基于卷积神经网络的自编码器采用一个信息集合训练，依次取信息集合中的X位数据输入到该光通信系统训练其中的自编码器。该MIMO可见光通信系统简单可行，误码率低，具有广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及可见光通信技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的自编码算法。

背景技术

可见光通信技术是利用荧光灯或发光二极管等发光器件以肉眼无法识别的高频率闪烁信号来传递信息的，只需要在现有照明装置的基础上加以改造就可以实现可见光通信了。与传统的无线通信技术相比，具有信息传输速度快、建设费用低和无电磁干扰等优点，而且安全性还高，通过遮挡光线就可以实现安全通信了，可有效防止信息泄露。所以，可见光通信技术是具有广阔应用前景的下一代无线通信技术之一。

但是，可见光通信的具体实施会出现许多问题，其中较为关键的两个问题时路径损耗和多通道间相互干扰，这两个问题如今还没有被充分的研究和解决。可将光通信中伴随着路径损耗的影响，这种损耗随着发射端和接收端之间距离的增大而增大，这种损耗还与信道质量等相关因素相关，影响因素的复杂性导致了这种损耗很难精确的估计出来，也就导致了这种损耗很难用精准的数学变换来弥补。而且当多个发光器件同时进行通信的时候由于光粒子发射方向的随机性等因素，不同的光信号之间会产生严重的干扰问题，其结果将导致误码率高的问题，最终将会影响可见光通信的正常进行。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，作为现有可见光通信系统的改进，提出一种基于卷积神经网络的自编码算法及其MIMO可见光通信系统。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

提供一种基于卷积神经网络的自编码算法，包括以下步骤：

步骤S1：在发射端，将X位待发送数据分成a组数据，为每组数据添加头部，形成a个子数据包，然后依次输入到已经训练好的自编码器的编码模块进行编码，输出a组由n*n的阵列组成的数据流，所述的n*n的阵列数据流驱动n*n大小的LED阵列，发出光信号，且每组数据流连续重复发送多次以弥补数据丢失问题，其中X、a、n为正整数；

步骤S2：光信号通过空气从发射端传播到接收端；

步骤S3：在接收端，接收阵列接收光信号后，通过自编码器的解码模块进行解码，首先找出数据包的头部，然后依次还原头部后的有效数据，并按时序组合有效数据，得到原始数据。

进一步地，所述步骤S1包括以下步骤：

步骤S101：在发射端，将X(X为正整数)位待发送数据分成a(a为正整数)组数据，为每组数据添加n*n(n为正整数)位数据构成的头部，形成a个子数据包；

步骤S102：编码时，一维的待编码数据首先通过全连接层映射成二维数据，然后通过卷积层和池化层转化成n*n的阵列；

步骤S103：然后再通过激活函数映射成仅含有0和1元素的n*n的2D OOK阵列数据流；

步骤S104：阵列数据流中的0控制LED阵列中相应的LED熄灭，信号矩阵中的1控制LED阵列中相应的LED点亮，所述的LED阵列大小为n*n。

进一步地，所述步骤S3包括以下步骤：

步骤S301：在接收端，由接收阵列捕捉发射端发出的光信号，传送到自编码器的解码模块；