[发明专利]基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法

权利要求书

1.基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法，其特征在于，其步骤为：

发送端:

步骤(1)对二进制序列进行光空间脉冲位置调制；

步骤(2)将调制信号经激活光源发送出去；

接收端：

步骤(1)经过光电探测器，将接收到的光信号转换为电信号，同时收集此处信号构建训练样本集；

步骤(2)采用基于信号向量检测算法对训练样本的激活光源索引号进行检测；

步骤(3)根据训练样本的特征，利用K均值聚类算法对其进行聚类；

步骤(4)通过对所得簇进行局部解映射得到各质心与调制符号间的映射关系；

步骤(5)在对在线信号的实时检测中，同样采用SVD算法检测激活光源索引号，并以步骤(4)所得映射关系为准则完成在线调制符号的检测。

2.根据权利要求1所述的基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法，其特征在于：接收端步骤(2)、步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)；

接收端步骤(2)，在完成训练样本集的构建后，采用SVD算法检测样本集的光源索引号；将接收信号矩阵y与h_jx_l之间的最小夹角θ_j所对应的光源检测为激活光源；即：

式中，·，·表示希尔伯特空间的内积运算，||·||₂表示2-范数，h_j表示信道衰减矩阵的第j列，j∈{1,…,N_t}，x_l为PPM调制符号集合中的某一向量，为等式右端取最小值时所对应的光源索引号；

接收端步骤(3)，利用K-means算法对训练样本进行聚类；对于一个具有S个接收信号的训练样本集，可表示为{y₁,y₂,…,y_S}；由于光源索引号所传递的信息属于隐含信息，实际接收信号是受到加性高斯噪声和信道衰落影响后的PPM调制向量，那么就能够根据接收信号特征将其聚类为L个簇；其中，L为PPM的调制阶数，聚类的具体过程如下：

①从训练样本集{y₁,y₂,…,y_S}中随机取L个接收信号作为每个簇的初始质心。假设表示第k个簇的初始质心，表示以为质心的簇，k＝1,2,…L；

②对于每个接收信号y_i(i＝1,2,…,S)，计算然后将y_i分类至中；

③计算每个簇中所有接收信号的均值，并将其作为新的质心，重复步骤②直至所有簇的质心C₁,C₂,…,C_L不再发生变化；

重复步骤①至步骤③P次，每次随机选取的初始质心经循环迭代后均会得到L个簇；为了描述不同聚类结果的敛散程度，采用误差平方和SSE作为度量聚类质量的目标函数，即：

选取SSE最小的一次聚类作为最终聚类结果；依据此方法，将接收信号聚类为L个簇，同时得到每个簇的质心；

接收端步骤(4)，对所得簇进行局部解映射；从每个簇中任意选取一个接收信号，利用ML算法遍历所有可能的PPM调制符号，并选取欧式距离最小的作为该簇所对应的PPM调制符号，得到各质心与调制符号之间的映射关系为：

其中，为等式右端取最小值时对应的调制符号位置，V为所有可能的PPM调制符号集合，x_l∈V，η表示光电转换效率，y_(ω)表示从第ω个簇中选取的接收信号，H_(ω)表示接收信号y_(ω)所对应的信号衰减，||·||_F表示F-范数，x_s表示所对应的光源索引号映射向量，可由步骤(2)得到；

若质心与调制符号之间不满足一一映射关系，返回步骤(3)并增大聚类次数重新进行聚类和解映射，直至质心与调制符号间满足一一映射关系；

接收端步骤(5)，在线信号的实时检测；同样采用SVD算法完成光源索引号检测；通过分别计算接收信号到L个质心的欧式距离来得到最小欧式距离所对应的质心，并以步骤(4)中获得的映射关系为准则对在线信号进行实时检测；

最后，对光源索引号和调制符号分别进行逆映射即可恢复出原始的信息比特。