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CN108156106B - 适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法 - Google Patents

适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法 Download PDF

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CN108156106B
CN108156106B CN201711378274.4A CN201711378274A CN108156106B CN 108156106 B CN108156106 B CN 108156106B CN 201711378274 A CN201711378274 A CN 201711378274A CN 108156106 B CN108156106 B CN 108156106B
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CN
China
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signal
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宣培瑶
钟杰
李立言
赵明建
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Zhejiang University ZJU
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Zhejiang University ZJU
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Abstract

本发明公开了一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，使得连续相位调制信号能够转化为光信号并在光多径信道中传输，通过信道补偿算法，最后在接收端还原出原始信号波形用于检测。该方法从发送到接收的步骤为：(1)数字预均衡后电信号的生成；(2)信号的电‑光‑电多径传输；(3)对接收信号进行基于幅度分解脉冲的信道估计与频域均衡；(4)均衡后数据段信号重建。本发明使得连续相位调制的信号能够在可见光信道中进行高功率效率的传输，具有对抗复杂光多径效应的能力，并能在最终重建得到发送端的原始数据波形，使得针对光连续相位调制波形的频偏定时估计算法和对多样化调制指数和高阶调制的适应性成为可能。

Description

适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，更进一步地，涉及到可见光通信以及数字信号处理，尤其涉及一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法。本发明为将来的可见光室内传输系统提供了一种抗多径、高能量效率的实现方法。
背景技术
可见光通信是一种前沿的信息传输技术，能够提供额外于射频无线电的无线传输带宽，是未来无线资源的一种可行手段。可见光通信使用发光二极管(LED)发送光信号，由于当前商用LED的电气特性，存在调制频谱窄和电-光转化高频衰减的限制，为了调高频谱利用率，目前普遍采用正交频分复用(OFDM)技术来调制发送信号。而OFDM信号虽然具有较高的频谱效率，但是存在峰均比高的问题，这使得驱动LED的模拟电信号存在较大的电压峰值。当发射功率较大时，较大的这部分电压峰值就会超过LED的线性工作范围，使得最终的信号发射畸变，而如果为了使得峰值电压不超过线性工作区间而减小发射功率，就会使噪声更容易影响信号，限制数据传输的距离。而连续相位调制由于其恒包络的特性，能够保证信号不会有大峰值的现象出现，同时具有紧凑的频谱，符合LED的发射特性。
除此之外，如果要将可见光通信进行实际场景的应用，携带信息的光束在光信道传播中发生反射和折射是不能回避的情况，而这将会导致接收到的信号存在多径反射的问题。因此，接收端需要对多径信道本身进行估计，并消除接收信号的多径影响，才能保证数据的稳定解调。而现有的针对连续相位调制的均衡算法本身，首先没有信道估计这部分，其次均衡后的结果为相关的伪码序列，只能使用最大似然算法进行解调，使得一些针对波形的定时偏差估计、频率估计算法都无法应用进来，需要进一步地改善。
发明内容
本发明的目的在于针对可见光通信中存在的问题，提出一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，该方法使得连续相位调制的信号能够在可将光通信中进行无频谱损失的发射，并以较低的计算开销来估计未知多径信道，同时能将均衡得到的相关伪码序列重建成原始波形，使得针对波形的频偏定时估计算法和多样化的解调方式成为可能。
为达到上述的目的，本发明采用以下的技术方案：
1、发送信号的生成：将需要发送的Ntr个码元长度的二进制训练序列
Figure GDA0002270549300000011
通过
Figure GDA0002270549300000021
调制而成训练复信号str(t)；将Ndt个码元长度的八进制数据序列
Figure GDA0002270549300000022
通过
Figure GDA0002270549300000023
调制成数据复信号sdt(t)，其中T为码元周期，q(t)是持续长度为T的相位成型函数，满足
Figure GDA0002270549300000024
原始信号sBASE(t)为基带信号，由str(t)，sdt(t)以及循环前缀组和成帧；待发送信号e(t)为中频实信号，
Figure GDA0002270549300000025
其中hc(t)为预均衡滤波函数，
Figure GDA0002270549300000026
为卷积操作，fIF为中频频率，其值取不小于0.5倍的信号谱宽。预均衡滤波函数hc(t)的频域表达Hc(f)由通过对LED频率衰减函数Ha(f)取反平移得到，使得Hc(f)Ha(f)＝K(K为非零常数)，再通过逆向傅里叶变换得到时域上的函数
Figure GDA0002270549300000027
2、信号的电-光-电多径传输(在传输中经历多个反射和/或折射面反射和/或折射)：发送信号经过数字-模拟电信号的转化，通过低噪声放大器和偏置电路，驱动LED灯，将模拟电信号转化为光信号。在光信道的发送端，利用凸透镜来汇聚LED产生的发散光信号，在接收端利用凸透镜将开放空间中的光信号聚焦到光感应探测器的光感面上，从而提高能量利用率；在接收端，光感应探测器接收光信号并将其转化成模拟电信号，采样得到数字信号。将采样信号进行下变频，并滤除带外能量。由于高频衰减已经提前补偿，故得到的基带信号可认为仅受多径和噪声影响。
对接收信号进行基于幅度分解脉冲的信道估计与频域均衡，其中信道估计的步骤如下：
(1)对接收到的训练复信号rtr(t)进行相关积分，其中第kT时刻的接收训练伪码
Figure GDA0002270549300000028
其中T为码元周期，c0(t)为二进制连续相位信号的幅度分解脉冲，分解脉冲表达形式多样，其一种表达为：
Figure GDA0002270549300000029
其中q(t)是持续长度为T的相位成型函数；
(2)对(1)输出的接收训练相关序列做DFT变换得到其频域的接收训练相关序列
Figure GDA00022705493000000210
(3)对时域上的原始训练复信号str(t)进行相关积分，其中第kT时刻的原始训练伪码
Figure GDA00022705493000000211
对原始训练相关序列进行DFT变换得到其频域的原始训练相关序列
Figure GDA00022705493000000212
(4)结合接收训练相关序列
Figure GDA0002270549300000031
和原始训练相关序列
Figure GDA0002270549300000032
得到多径信道的估计
Figure GDA0002270549300000033
其中H′i是对多经衰减hl的频域估计。
频域均衡需要利用已有的信道估计参数H′i计算均衡器
其中
Figure GDA0002270549300000035
为噪声白化器，J(p,p,i)是相关系数
Figure GDA0002270549300000036
的DFT结果，即J(p,p,i)＝DFT[j(p,p,l)]。利用八进制调制对应的幅度分解脉冲组gp(t)对rdt(t)做相关积分运算，其kT时刻的输出的接收数据相关序列为
Figure GDA0002270549300000037
利用均衡器进行频域均衡
Figure GDA0002270549300000038
均衡结果
Figure GDA0002270549300000039
即为频域上对发送数据相关序列项的估计，被估计项为
Figure GDA00022705493000000310
其中为原始的数据复信号与幅度分解脉冲gp(t)做相关积分的输出相关序列；通过IDFT变换，可以得到时域上的估计信号项
Figure GDA00022705493000000312
3、数据段信号重建，其步骤为：
(1)构建相关矩阵R，在时域上表示为j，构成如下：
Figure GDA00022705493000000313
其中，子矩阵jl的表示如下：
Figure GDA00022705493000000314
子矩阵jl中单个相关元素
Figure GDA00022705493000000315
其中T为码元周期，gp(t)为八进制连续相位调制信号幅度分解脉冲组中编号为p的子脉冲。相应地，频域上的相关矩阵R是一组矩阵集合，集合中的元素矩阵Ji构成如下：
Figure GDA0002270549300000041
元素矩阵Ji中的单个相关元素J(p,q,i)为j(q,p,l)的DFT变换结果。
(2)将时域的相关矩阵j和频域上的元素矩阵Ji统称为相关矩阵R，对相关矩阵R进行范数改进，得到改进后的相关矩阵
Figure GDA0002270549300000042
其中λ为修改系数，对于时域矩阵λ＝1×10-4～1×10-1，对于频域矩阵λ＝1×10-5～1×10-1，E为单位矩阵。
(3)对范数改进后的相关矩阵
Figure GDA0002270549300000043
求逆得到逆矩阵，与均衡后的数据段相关序列组在时域或者频域中进行矩阵乘操作，去除伪码相关性，通过逆向幅度脉冲分解式，重新组成连续相位调制波形，完成原始数据复信号的恢复，具体为：频域均衡后，得到频域上对数据伪码序列的估计在频域上与相关矩阵的逆矩阵进行矩阵乘操作以去除伪码相关性指
Figure GDA0002270549300000045
其中
Figure GDA0002270549300000046
是范数改进的频域相关矩阵集合中的元素矩阵
Figure GDA0002270549300000047
的逆矩阵，
Figure GDA0002270549300000048
由均衡后频域上对数据相关序列的估计构成；将输出向量中的元素
Figure GDA00022705493000000410
按下标i做IDFT，得到时域上的数据伪码序列根据幅度脉冲分解式
Figure GDA00022705493000000412
重新构建成波形，Ndt是数据序列的长度，s′dt(t)即是数据复信号sdt(t)的重建波形。类似地，在时域上去相关结果为
Figure GDA00022705493000000413
其中
Figure GDA00022705493000000414
为范数改进的时域相关矩阵
Figure GDA00022705493000000415
的逆矩阵，
Figure GDA00022705493000000416
由均衡后时域上对数据相关序列的估计构成；提取输出向量中的元素
Figure GDA00022705493000000418
即可根据幅度脉冲分解式重新构建成波形。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明考虑了LED的高频衰减和非相干光特性，对发送信号进行了合理建模，使得恒定幅度的连续相位调制信号能在可将光链路上进行无高频频谱损耗的传输，保证了可将光通信系统的高频谱效率、稳定的驱动电压峰值和高发射功率。
2、本发明基于连续调制信号的幅度脉冲分解，开发了低复杂度的信道估计方法，结合连续相位信号的频域均衡算法，使得系统能够在不同的多径光反射和折射效应下保持数据传输。
3、本发明开发了时频域上的波形重建技术，使得频域均衡后的相关伪码序列能重建成数据波形，使得多种针对波形的频偏定时估计算法和多样化的解调方式成为可能。
附图说明
图1是本发明从信号生成传输到接收处理的方法流程图；
图2是本发明中信道估计与频域均衡操作的示意图；
图3是本发明中时域信号在各阶段的波形对比图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的技术细节和原理作进一步的描述：
如图1所示，本发明提供的适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其数据发送和接收处理步骤为：
1、数字预均衡后电信号的生成；
2、信号的电-光-电多径传输(在传输中经历多个反射和/或折射面反射和/或折射)；
3、对接收信号进行基于幅度分解脉冲的信道估计与频域均衡；
4、均衡后数据段信号重建；
其中步骤1发送信号的生成可以具体地分解为如下几个子步骤：
(1)将需要发送的八进制数据序列和二进制训练序列，根据连续相位调制(CPM)的规则调制成相位波形
其中ai表示数据码元序列
Figure GDA0002270549300000052
或训练码元序列
Figure GDA0002270549300000053
T为码元周期，h为调制指数，训练序列对应h＝1/2，8进制数据序列对应h＝1/8，q(t)为相位成型函数，由升余弦频率成型函数f(t)积分得到
Figure GDA0002270549300000054
满足以下关系
f(t)＝f(LT-t)
Figure GDA0002270549300000055
其中L表示成型脉冲的持续周期，取L＝1，信号是全响应的。将相位函数映射成基带上的复信号
Figure GDA0002270549300000061
将数据信号、训练信号以及循环前缀段组合成帧，得到完整的待发送的基带原始信号sBASE(t)。
(2)由于LED是非相干光源，其光信号的加调通过光强变化来实现，不像无线电波除了幅度信息还有相位信息，因此不能发送带有两路信息的复信号，故需要进行上变频将信号的频谱能量移到正频谱处，并保证中频频率超过信号谱宽的一半，这样才能确保单路信号包含所有的信号信息。对原始基带信号进行上变频操作如下：
Figure GDA0002270549300000062
其中fIF为中频频率需超过信号谱宽的一半，本例中设置为信号谱宽的一半。这之后需要对中频信号sIF(t)其进行升余弦滤波以收束带宽。
(3)数字信号导入波形产生器转化为模拟电信号，通过偏置电路叠加恒定的偏置电压，然后驱动LED发送携带数据信息的光信号，在这个电光转化的过程中会产生高频衰减。高频衰减在频域上由模型O(f)＝Ha(f)E(f)表征，其中O(f)为频域表示的光信号，Ha(f)为由LED工作特性决定的频率衰减，E(f)为频域表示的电信号。因此需要利用预均衡器Hc(f)，进行E(f)＝Hc(f)SIF(f)的频域补偿，其中SIF(f)为sIF(t)的频域信号，使得Hc(f)Ha(f)＝K(K为非零常数)。映射到时域上，预均衡以滤波形式完成，其操作为
Figure GDA0002270549300000063
其中e′(t)，hc(t)，为E(f)，Hc(f)的时域形式，
Figure GDA0002270549300000064
为卷积操作。基带信号完成上述处理步骤后，最终的发送电信号为
Figure GDA0002270549300000065
步骤2信号的电-光-电传输可以分解为如下几个部分：
(1)发送信号进行数字信号-模拟电信号转换，通过低噪声放大器和偏置电路，驱动LED灯，将模拟电信号转化为光信号。在光信道的发送端，利用凸透镜来汇聚LED产生的发散光信号，在接收端利用凸透镜将开放空间中的光信号聚焦到光感应探测器的光感面上，从而提高能量利用率；
(2)在接收端，光感应探测器接收光信号并将其转化成模拟电信号，进行模拟-数字转换。将采样信号进行下变频，并滤除带外能量。由于高频衰减已经提前补偿，故得到的基带信号可认为仅受多径和噪声影响
Figure GDA0002270549300000066
本例的信道使用了一个室内多径光反射的参数组，L＝4，2-4径相对于第1径的时延和能量衰减用us和dB来表示分别为{0.040us,0.080us,20120us}和{-2.095dB,-10.881dB,-13.380dB}。
步骤3对接收信号进行信道估计与频域均衡，依赖于连续相位调制信号的幅度脉冲分解，可以简述为：M进制的基带连续相位信号，可以表示为幅度脉冲组合的形式：
Figure GDA0002270549300000071
其中gp(t)是脉冲集合中编号为p的脉冲，由相位成型函数q(t)生成，bp,n为调制第p个脉冲的伪码序列，该序列由原始的M进制序列ai生成。在本例中，二进制训练段str(t)可由单个脉冲c0(t)表示(NLD＝1)为
Figure GDA0002270549300000072
其中
Figure GDA0002270549300000073
Figure GDA0002270549300000074
Ntr为训练序列的码元长度。而对于8进制调制的连续相位调制的数据信号，本例选取一组经典的包含7个幅度分解脉冲的分解方式来进行后续的方案说明，其脉冲分解可表示为
Figure GDA0002270549300000075
其中的数据伪码序列和脉冲组为
Figure GDA0002270549300000076
其中的参数γm,l∈{+1,-1}和
Figure GDA0002270549300000078
是和p∈{0,1,…,6}的二制表示系数，即
Figure GDA0002270549300000081
Figure GDA0002270549300000082
基于此，该步骤可分解为如下子步骤，并以图2示出，需要注意的是，该图上可看出二进制训练序列信道估计所使用的计算开销相对于频域均衡来说是比较小的：
(1)将接收到的信号rBASE(t)解帧移除循环前缀，分离得到符号长度为Ndt的接收数据复信号rdt(t)与符号长度为Ntr的接收训练复信号rtr(t)，两组信号受到相同的多径反射影响，因此可以利用训练段的信道估计结果去均衡数据段；
(2)对原始训练复信号str(t)，幅度分解脉冲是单一的且时域有界的波形c0(t)。而在接收端利用c0(t)对接收数据训练复信号rtr(t)做移位的相关积分清除操作，由于c0(t)的持续时间为2T，因此第kT时刻的接收训练相关输出序列为
Figure GDA0002270549300000083
其中
是原始相关训练序列，这之中
Figure GDA0002270549300000085
是幅度分解脉冲的自相关序列，有
Figure GDA0002270549300000091
而
Figure GDA0002270549300000092
则是叠加在信号相关输出上的噪声项。将发送接收信号的关系转化到频域中，可以得到
Figure GDA0002270549300000093
其中
Figure GDA0002270549300000094
Hi，Z0,i分别为hl和z0,k的DFT变换结果。由于训练序列是预知的，因此可预先计算得到，配合实际接收到的
Figure GDA0002270549300000097
在信噪比较好的条件下可将信道估计为
Figure GDA0002270549300000098
其中H′i是Hi的估计，用于接收数据相关序列的频域均衡；
(3)对于8进制全响应的接收数据复信号rdt(t)，利用7幅度分解脉冲组对其分别做相关运算，同样地，gp(t)中持续时间最长的g0(t)为2T，因此得到kT时刻的输出序列为
Figure GDA0002270549300000099
类似地
Figure GDA00022705493000000910
Figure GDA00022705493000000911
其中
Figure GDA00022705493000000912
为幅度分解脉冲之间的相关系数，根据其持续时长有
Figure GDA0002270549300000101
同样地，接收数据相关序列
Figure GDA0002270549300000102
在频域中有
Figure GDA0002270549300000103
(4)利用已有的信道估计参数H′i可计算得到均衡器
其中
Figure GDA0002270549300000105
为噪声白化器，J(p，p，i)是相关系数j(p，p，l)的DFT结果，即J(p，p，i)＝DFT[j(p，p，l)]，而
Figure GDA0002270549300000106
表征噪声能量。标准的频域均衡结果
Figure GDA0002270549300000107
为原始数据相关序列
Figure GDA0002270549300000108
的频域形式
Figure GDA0002270549300000109
的估计序列，消除了多径影响。通过IDFT变换，可以得到时域上的原始数据相关序列
Figure GDA00022705493000001010
本身的估计序列
Figure GDA00022705493000001011
即
Figure GDA00022705493000001012
步骤4数据段信号重建依赖于信号项与原始伪码序列的相关关系整理。从时域上来看，输出序列
Figure GDA00022705493000001013
是数据伪码序列Bp，n的交织相关序列：
Figure GDA00022705493000001014
要从
Figure GDA00022705493000001015
序列反推出Bp，n从而恢复波形，则该反推过程需要去除码间相关，额外地，由于脉冲持续时间最长为2T，因此有
j(q，p，l)＝0(|l|≥2)
而从频域上看，
Figure GDA00022705493000001016
Figure GDA0002270549300000111
其中Cq,i和J(p,q,i)是Bp,n和(q,p,l)的DFT结果，其相关性在频域上有更简洁的表达，因此去相关可以在时域或者频域上完成。进一步地，交织相关的状态可以用相关矩阵来表示，时域上：
sdt＝jB
Figure GDA0002270549300000112
其中
频域上：
Figure GDA0002270549300000116
Figure GDA0002270549300000117
相关矩阵的规模与数据码元长度以及时频域相关：用于时域去相关的为单个7(Ndt-1)×7(Ndt-1)的对称矩阵，用于频域去相关的为(Ndt-1)个7×7的对称矩阵集合，每个元素矩阵为Ji。
因此步骤4数据段信号重建去相关操作可分为以下几个子步骤：
(1)构建时域上相关矩阵j或频域上的相关矩阵集合Ji。
(2)进行相关矩阵的范数改进。根据相关关系，求解原始伪码向量的本质是相关矩阵的求逆，利用Matlab对满秩的方形矩阵进行求逆时，需要注意矩阵的范数和结果的计算误差问题：在计算机计算精度受限的情况下，范数过大时，逆矩阵的计算精度将反比地下降。对本例的相关矩阵来说，时频域的标准相关矩阵的范数κ(j)和κ(Ji)在1013量级，使得计算出的逆相关矩阵存在极大误差，导致原始伪码的估计失败。为应对这种情况，本方案引入了范数改进的措施：
Figure GDA0002270549300000121
其中R泛指相关矩阵，
Figure GDA0002270549300000122
泛指范数改进后的相关矩阵，λ为修改系数，对时域矩阵来说λ＝1×10-4～1×10-1，对频域矩阵来说λ＝1×10-5～1×10-1，E为单位矩阵。这项改进使得矩阵轴线上的相关系数产生微小修改，在不影响相关关系的情况下改善了矩阵的范数，在有限的计算精度下，使得逆矩阵的求解误差大大减小，进一步得到精度较高的数据伪码的估计：
(3)在频域上与相关矩阵的逆矩阵进行矩阵乘操作以去除伪码相关性指
Figure GDA0002270549300000123
其中是范数改进的频域相关矩阵集合中的元素矩阵
Figure GDA0002270549300000125
的逆矩阵，
Figure GDA0002270549300000126
由均衡后频域上对数据相关序列的估计构成；将输出向量
Figure GDA0002270549300000127
中的元素
Figure GDA0002270549300000128
按下标i做IDFT，得到时域上的数据伪码序列
Figure GDA0002270549300000129
类似地，在时域上去相关结果为
Figure GDA00022705493000001210
其中
Figure GDA00022705493000001211
为范数改进的时域相关矩阵的逆矩阵，
Figure GDA00022705493000001213
由均衡后时域上对数据相关序列的估计构成；提取输出向量
Figure GDA00022705493000001214
中的元素
Figure GDA00022705493000001215
得到时域上的数据伪码序列估计值。
(4)利用估计得到的数据伪码序列，根据幅度脉冲分解式重新构建CPM数据波形
Figure GDA00022705493000001216
重新构建成波形，Ndt是数据序列的长度，s′dt(t)即是数据复信号sdt(t)的重建波形，用于后续的频率相位偏差计算、数据解调。
为验证本发明的有效性，将其置于之前所述多径参数的信道中进行测试，并将信噪比设为15dB。结果如图3所示，自上而下分别示出了时域上归一化的原始基带信号(未均衡前)，归一化的多径加噪信号(接收端收到的信号)和归一化的经均衡重建过后的基带信号。可以看出，相对于原始发送基带信号，接收端的信号受到噪声和多径的影响发送了严重的畸变，而通过本发明的处理算法，在该条件下能够从畸变的信号中恢复出与原始信号基本一致的波形，证明了本发明的有效性。

Claims (7)

1.一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)发送信号的生成：将需要发送的八进制数据序列和二进制训练序列，根据连续相位调制的规则，调制成基带上的复信号，分别得到数据复信号和训练复信号；将数据复信号、训练复信号以及循环前缀段组合成原始信号，对其进行上变频操作以及预均衡滤波，并取实部信号作为待发送信号；
(2)信号的电-光-电传输：待发送信号通过数模转换完成数字信号到模拟信号的转化，通过低噪声放大器和偏置电路，驱动发光二极管LED，将模拟电信号转化为光信号；在传输中经过多个反射和/或折射面反射和/或折射后由接收端的光感应器接收，完成光信号到电信号的转换，将其模数转换后作为接收信号进行数字域的后续处理；
(3)对接收信号进行基于幅度分解脉冲的信道估计与频域均衡：将接收信号解帧，去除循环前缀，并分离训练复信号与数据复信号；利用幅度分解脉冲对训练复信号进行相关积分得到训练相关序列，利用幅度分解脉冲组对数据复信号进行相关积分得到数据相关序列组；利用训练相关序列完成信道估计，利用信道估计结果对数据相关序列组进行频域均衡；
(4)数据段信号重建：利用幅度分解脉冲组的相关函数构成频域或者时域上的相关矩阵R，对相关矩阵R进行范数改进，得到改进后的相关矩阵
Figure FDA0002267305480000016
其中λ为修改系数，对于时域矩阵λ＝1×10-4～1×10-1，对于频域矩阵λ＝1×10-5～1×10-1，E为单位矩阵；对改进后的相关矩阵
Figure FDA0002267305480000017
求逆得到逆矩阵，与均衡后的数据相关序列组在时域或者频域中进行矩阵乘操作，去除伪码相关性，通过逆向幅度脉冲分解式，重新组成连续相位调制波形，完成原始数据复信号的恢复。
2.根据权利要求1所述的一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，所述步骤(1)中，训练复信号str(t)由Ntr个码元长度的二进制训练序列
Figure FDA0002267305480000018
通过
Figure FDA0002267305480000011
调制而成；数据复信号sdt(t)由Ndt个码元长度的八进制数据序列通过
Figure FDA0002267305480000012
调制而成，其中T为码元周期，q(t)是持续长度为T的相位成型函数，满足
Figure FDA0002267305480000013
原始信号sBASE(t)为基带信号，由str(t)，sdt(t)以及循环前缀组合成帧；待发送信号e(t)为中频实信号，
Figure FDA0002267305480000014
其中hc(t)为预均衡滤波函数，
Figure FDA0002267305480000019
为卷积操作，fIF为中频频率，其值取不小于0.5倍的信号谱宽。
3.根据权利要求1所述的一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，所述步骤(1)中，预均衡滤波函数hc(t)的来源为：用Ha(f)表示LED的频率衰减，将其在频域上通过取反平移的操作得到Hc(f)使得Hc(f)Ha(f)＝K，K为非零常数，再通过逆向傅里叶变换得到预均衡滤波函数
Figure FDA0002267305480000022
4.根据权利要求1所述的一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，所述步骤(2)中，电-光转换的LED的低通特性由预均衡进行补偿；光-电转换、数模转换和模数转换不引入额外干扰；而光信号经历的多条反射和/或折射路径后的信号可以由多径模型
Figure FDA0002267305480000023
来表征，其中o(t)为发送的光信号，r(t)表示光信道中经多条反射和/或折射路径和噪声影响后的信号，n(t)为高斯白噪声，hl为第l径的衰减，L为多径总数，T为码元周期。
5.根据权利要求1所述的一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，所述步骤(3)中,对训练复信号利用幅度分解脉冲进行相关积分得到训练相关序列，利用训练相关序列完成信道估计的步骤如下：
(3.1)对接收到的训练复信号rtr(t)进行相关积分，其中第kT时刻的接收训练相关序列
Figure FDA0002267305480000024
其中T为码元周期，c0(t)为二进制连续相位信号的幅度分解脉冲，分解脉冲表达形式多样，其一种表达为：
Figure FDA0002267305480000021
其中q(t)是持续长度为T的相位成型函数；
(3.2)对步骤(3.1)输出的接收训练相关序列做DFT变换得到其频域的接收训练相关序列
Figure FDA0002267305480000025
(3.3)对时域上的原始训练复信号str(t)进行相关积分，其中第kT时刻的原始训练相关序列
Figure FDA0002267305480000026
对原始训练相关序列进行DFT变换得到其频域的原始训练相关序列
(3.4)结合接收训练相关序列
Figure FDA0002267305480000029
和原始训练相关序列
Figure FDA00022673054800000210
得到多径信道的估计
Figure FDA0002267305480000028
其中H′i是对多经衰减hl的频域估计。
6.根据权利要求1所述的一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，所述步骤(4)中，相关矩阵R针对八进制连续相位调制的信号设计，在时域上表示为j，构成如下：
Figure FDA0002267305480000031
其中，子矩阵jl的表示如下：
Figure FDA0002267305480000032
子矩阵jl中单个相关元素
Figure FDA0002267305480000034
其中T为码元周期，gp(t)为八进制连续相位调制信号幅度分解脉冲组中编号为p的子脉冲；
相应地，频域上的相关矩阵R是一组矩阵集合，集合中的元素矩阵Ji构成如下：
元素矩阵Ji中的单个相关元素J(p,q,i)为j(q,p,l)的DFT变换结果。
7.根据权利要求6所述的一种适用于可见光通信的连续相位调制信号的传输与重建方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对范数改进后的相关矩阵
Figure FDA00022673054800000315
求逆得到逆矩阵，与均衡后的数据相关序列组在时域或者频域中进行矩阵乘操作，去除伪码相关性，通过逆向幅度脉冲分解式，重新组成连续相位调制波形，完成原始数据复信号的恢复，具体为：接收数据复信号rdt(t)在第kT时刻与第p个幅度分解脉冲gp(t)做相关积分后输出的接收数据相关序列为
Figure FDA00022673054800000314
Figure FDA0002267305480000035
Figure FDA0002267305480000036
经过标准频域均衡后，得到频域上对数据相关序列的估计
Figure FDA00022673054800000316
在频域上与改进后的相关矩阵的逆矩阵进行矩阵乘操作以去除伪码相关性质
Figure FDA0002267305480000037
其中
Figure FDA00022673054800000312
是范数改进的频域相关矩阵集合中的元素矩阵
Figure FDA00022673054800000313
的逆矩阵，
Figure FDA0002267305480000038
由均衡后频域上对数据相关序列的估计构成；将输出向量
Figure FDA0002267305480000039
中的元素
Figure FDA00022673054800000310
按下标i做IDFT，得到时域上的数据伪码序列根据幅度脉冲分解式
Figure FDA0002267305480000041
重新构建成波形，Ndt是数据序列的长度，s′dt(t)即是数据复信号sdt(t)的重建波形；在时域上去相关结果为
Figure FDA0002267305480000042
其中
Figure FDA0002267305480000043
为范数改进的时域相关矩阵
Figure FDA0002267305480000046
的逆矩阵，
Figure FDA0002267305480000047
Figure FDA0002267305480000044
由均衡后时域上对数据相关序列的估计构成；提取输出向量中的元素
Figure FDA0002267305480000048
即可根据幅度脉冲分解式重新构建成波形。
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