CN118300686B - 基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及可见光通信技术领域，解决了现有技术中由于环境光照对可见光通信产生的不良影响，可见光通信性能差的问题，提供了一种基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；利用预设的自适应性算法，确定目标通信载波频率；依据所述目标通信载波频率，确定至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。本发明有助于减弱环境光照条件下的光谱重叠、环境噪声、以及强烈光线对光通信信号的干扰，提升多路径效应下的通信连接稳定性。

Description

基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及可见光通信技术领域，尤其涉及一种基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质。

背景技术

可见光通信系统通常由一个或多个光源和一个或多个光感应器组成，光源不断发出编码的光信号，即可见光调制信号，光感应器接收这些信号并解码以获得其所承载的信息，利用照明LED实现可见光通信将成为现行通信系统的重要补充，特别是在室内短距高速无线通信领域。当通信光源与照明光源复用，又有其他可见光光源存在时，环境光照可能对通信造成干扰或降低系统性能，这是可见光通信进入实用的主要障碍之一，因此减少环境光照对可见光通信系统的影响，使其能在复杂的光环境下正常使用是可见光通信技术的核心。

现有中国专利CN107612616A公开了一种减弱强光源干扰的可见光通信装置及方法，包括:第一光源、第一光敏接收模块、第二光敏接收模块、第二光源、第一偏振片、第二偏振片、第一控制器、第二控制器、第一连接端口和第二连接端口；第一控制器的输入端连接第一光敏接收模块,输入输出控制端连接第连接端口,输出端连接第一光源:第二控制器的输入端连接第二光敏接收模块,输入输出控制端连接第二连接端口,输出端连接第二光源:第向不同的光,只允许与其偏振方向相同的光透振光。上述专利通过在强光信号前安装偏振片对光N信号的偏振方向进行调制实现最大限度的过滤，然而，环境光照条件下，如太阳光、荧光灯或其他LED灯，具有特定的光谱特性，其光谱重叠可能会导致干扰；环境噪声对通信信号也会产生影响；强烈的环境光还会使通信信号变得难以分辨；并且在高噪声和多路径传输环境中，通信连接具有不稳定性。总之，由于环境光照对可见光通信产生的不良影响，可见光通信性能差。

为此，如何减弱环境光照的干扰，优化可见光通信性能是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中由于环境光照对可见光通信产生的不良影响，可见光通信性能差的问题。

本发明采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供了一种基于环境自适应的可见光通信方法，所述方法包括：

S1：获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；

S2：依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；

S3：依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；

S4：依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。

优选地，所述自适应性算法至少包括以下算法：光谱感知算法、信噪比优化算法和机器学习算法。

优选地，所述S2包括：

S21：利用所述光谱感知算法，对所述实时环境光照数据中环境光谱特性进行分析，输出与环境光谱特性相匹配的通信光频率区间；

S22：利用所述信噪比优化算法，获取通信光频率区间中最高信噪比对应的第一通信光频率；

S23：利用所述机器学习算法，依据预设的通信光频率选择策略，将所述第一通信光频率与实时环境对应的历史通信载波频率进行匹配，当匹配上时，输出所述目标通信载波频率。

优选地，所述S23包括：

S231：获取所述实时环境下的实时图像；

S232：将所述实时图像输入预训练的基于深度学习算法训练的场景识别模型中，识别与所述实时环境对应的第一目标场景；

S233：对所述目标场景与预设的室内场景集合进行匹配，当所述第一目标场景与所述室内场景集合中一第二目标场景匹配成功时，输出所述第二目标场景对应的通信光频率作为所述历史通信载波频率。

优选地，所述S4之前还包括：

S401:获取所述目标光谱类型，其中，所述目标光谱类型至少包括以下之一：红色光谱、绿色光谱、蓝色光谱和白色光谱；

S402：依据所述目标光谱类型，获取与目标光谱类型相对应的编码策略和调制策略；

S403：依据所述编码策略和调制策略，将光源的编码方式和光源的调制方式分别调节至与所述目标通信载波频率相匹配。

优选地，所述S402包括：

S4021：若所述目标光谱类型为红色光谱，则所述编码策略为采用NRZ编码，所述调制策略为采用BPSK调制；

S4022：若所述目标光谱类型为绿色光谱，则所述编码策略为采用差分曼彻斯特编码，所述调制策略为采用PAM调制；

S4023：若所述目标光谱类型为蓝色光谱，则所述编码策略为采用8B/10B线路编码，所述调制策略为采用QAM调制；

S4024：若所述目标光谱类型为白色光谱，则所述编码策略为采用Turbo编码，所述调制策略为采用CAP调制。

优选地，所述S4包括：

S41：获取预设时间窗口内的所述通信性能指标，其中，所述通信性能指标至少包括：光误码率；

S42：对所述光误码率与预设的光误码率阈值进行比较，当所述光误码率大于所述光误码率阈值时，对所述光源参数进行调整，其中，所述光源参数至少包括：输出功率、调制方式和编码方式。

第二方面，本发明提供了一种基于环境自适应的可见光通信装置，所述装置包括：

环境光照数据获取模块，用于获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；

自适应调节模块，用于依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；

光谱类型确定模块，用于依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；

光源参数调整模块，用于依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

综上所述，本发明的有益效果如下：

本发明提供的基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。本发明通过获取实时环境光照数据并使用自适应性算法，根据实际环境情况来选择最合适的通信光频率，这种自适应性调节有助于降低环境光照对通信的干扰，提高通信质量和稳定性；通过根据预设的通信性能指标调整目标光谱类型的光源参数，实现对通信性能的优化，以确保在不同环境条件下获得最佳通信质量；选择与目标通信载波频率相匹配的光谱类型有助于减小信号受到其他光源的干扰，这意味着通信信号更容易与背景光源进行区分，降低了数据错误率；通过调整光源参数，实现能源的有效利用；综合考虑光谱类型、频率选择和参数调整，有助于提高可见光通信系统的可靠性，用户可以更可靠地进行数据传输，减少数据丢失和错误；总之，本发明通过自适应性调节、通信性能优化和减小信号干扰等措施，有效地解决了室内可见光通信场景下的环境问题，提高了通信系统的性能和可靠性，适应不同环境条件，为用户提供更好的通信体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，这些均在本发明的保护范围内。

图1为本发明实施例1中基于环境自适应的可见光通信方法的整体工作的流程示意图；

图2为本发明实施例1中利用预设的自适应性算法，确定目标通信载波频率的流程示意图；

图3为本发明实施例1中对所述第一通信光频率与历史通信载波频率进行匹配的流程示意图；

图4为本发明实施例1中对光源的编码方式和调制方式进行调节的流程示意图；

图5为本发明实施例1中获取与目标光谱类型相对应的编码策略和调制策略的流程示意图；

图6为本发明实施例1中对光源参数进行调整的流程示意图；

图7为本发明实施例2中基于环境自适应的可见光通信装置的结构框图；

图8为本发明实施例3中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。如果不冲突，本发明实施例以及实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。

实施例1

请参见图1，本发明实施例1公开了一种基于环境自适应的可见光通信方法，所述方法包括：

S1：获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；

具体地，选择适用于室内可见光通信场景的光传感器，其中，所述室内可见光通信场景至少包括：博物馆、机场、商场、医院、办公楼和工厂，不同的光传感器有不同的灵敏度和工作范围，确保所选传感器能够覆盖可见光谱范围(通常在300-700纳米范围内)；将所选的光传感器安装在通信设备或系统的位置，以便能够捕捉所需的环境光照数据，传感器应该暴露在室内的主要通信区域，以确保准确捕捉通信环境的特征，获取的实时环境光照数据至少包括光照强度、波长分布和光谱信息，这些数据可以进一步处理和分析，以便确定实时环境光照条件。

S2：依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；

具体地，依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；所述自适应性算法至少包括以下算法：光谱感知算法、信噪比优化算法和机器学习算法。光谱感知算法用于分析实时环境光照数据中的光谱特，能够识别不同波长光的强度和分布，以确定最适合的通信频率范围；通过了解环境光谱，可以选择通信频率以最小化与环境光的重叠，降低干扰，提高信号质量；信噪比优化算法用于评估实时环境中的信号和噪声水平，并选择信噪比最高的通信频率，这有助于提高通信质量，降低误码率；通过选择信噪比最高的频率，可以获得更好的通信性能，即更高的信号强度相对于噪声；机器学习算法利用实时环境光照数据中的模式和趋势来预测最适合的通信频率，根据历史数据学习环境光对通信的影响，并进行实时决策，机器学习算法具有自适应性，可以适应不同环境条件，提供更智能的频率选择，以满足实时要求。综合使用这些自适应性算法，能够根据环境条件动态选择最佳的通信光频率，以最大程度地减小环境光对通信的不利影响，这有助于提高可见光通信的性能、稳定性和适应性，确保在不同环境条件下获得可靠的通信连接。

在一实施例中，请参见图2，所述S2包括：

S21：利用所述光谱感知算法，对所述实时环境光照数据中环境光谱特性进行分析，输出与环境光谱特性相匹配的通信光频率区间；

具体地，从采集的实时环境光照数据中获取不同波长的光强度测量值，通常以光谱形式呈现；对获取的不同波长的光强度测量值进行预处理，以消除噪声和不必要的波动，预处理包括平滑化、滤波和校准，以确保数据的准确性和稳定性；使用光谱感知算法来分析数据，先识别不同波长的光线，并确定它们的相对强度；根据已知的通信频率和波长特性，识别与环境光谱特性相匹配的通信光频率，确定最适合的通信频率区间，以最小化与环境光照的干扰，同时保持良好的信号质量，输出与环境光谱特性相匹配的通信光频率区间。这些频率区间将用于调整光源以实现可见光通信，所述光谱感知算法有助于在实时环境中选择最适合的通信光频率，以减小环境光照的干扰，提高通信质量和稳定性。

S22：利用所述信噪比优化算法，获取通信光频率区间中最高信噪比对应的第一通信光频率；

具体地，在与环境光谱特性相匹配的通信光频率区间内，计算信号与噪声比(SNR)，其中，SNR通常以以下方式计算：

SNR＝10log10(Ps/Pn)

其中，Ps表示信号功率，Pn表示噪声功率，在可见光通信中，信号通常是所发送的光信号，而噪声来自环境光照，最高SNR频率选择：在整个频率区间内，找到具有最高SNR值的频率，这将是最优的通信光频率，通常，算法会选择第一个遇到的频率，其SNR达到最大值，输出所找到的最高SNR对应的第一通信光频率。这个算法有助于选择最佳的通信频率，以确保信号质量最高，从而减小噪声对通信的影响。通过信噪比优化算法，优化可见光通信系统的性能，尤其是在受到环境光照干扰的情况下，通过选择具有最高SNR的频率，可以实现更可靠的通信连接。

S23：利用所述机器学习算法，依据预设的通信光频率选择策略，将所述第一通信光频率与实时环境对应的历史通信载波频率进行匹配，当匹配上时，输出所述目标通信载波频率。

具体地，收集实时环境光照数据，并记录历史通信载波频率，将收集的实时环境光照数据和记录的历史通信载波频率用于训练机器学习模型，在实时环境下，输入当前的环境光照数据，让机器学习模型预测最适合的通信光频率，模型会比较当前环境数据与历史数据，找到与历史通信载波频率最匹配的频率，输出机器学习模型预测的目标通信载波频率，作为当前通信的频率，机器学习算法能够根据历史通信数据和实时环境条件的变化，智能地选择最佳的通信光频率，通过利用机器学习模型的能力来适应不同环境，可以提高通信的性能和稳定性，有助于解决环境光对可见光通信的不良影响，提供更可靠的通信连接。

在一实施例中，请参见图3，所述S23包括：

S231：获取所述实时环境下的实时图像；

具体地，选择适用于特定应用的图像传感器，例如选择传感器类型(如CCD、CMOS等)和分辨率(像素数)等参数，将所选的图像传感器安装在所需的位置，以确保它可以捕捉所需的实时图像，这可能涉及到物理安装和校准，以保证图像的准确性；使用相应的采集设备，例如相机、摄像机或计算机接口，以获取实时图像数据，这些设备可以连接到图像传感器并通过电缆或无线连接获取图像，通过对实时图像进行处理，以改善图像质量或提取特定的信息。

S232：将所述实时图像输入预训练的基于深度学习算法训练的场景识别模型中，识别与所述实时环境对应的第一目标场景；

具体地，选择已经在场景识别任务上进行了训练的深度学习模型，所述深度学习模型周至少包括卷积神经网络，如VGG、ResNet、Inception；将捕获的实时图像输入到所选的深度学习模型中，确保图像与模型的输入要求相匹配，对图像进行预处理，如缩放、标准化等，深度学习模型将提取图像中的特征并执行分类任务，模型会分析图像中的特征，如纹理、颜色、形状等，以确定图像属于哪种场景类别，根据模型的输出，确定实时环境对应的第一目标场景，模型将返回一个概率分布，指示图像属于各个可能的场景类别的概率，选择具有最高概率的类别作为第一目标场景，以供后续应用或系统使用。通过使用深度学习模型帮助自动识别实时环境，这对于自动化系统、智能监控和其他应用非常有用，深度学习模型能够高效地处理大量图像数据，从而提供准确的场景识别结果。

S233：对所述目标场景与预设的室内场景集合进行匹配，当所述第一目标场景与所述室内场景集合中一第二目标场景匹配成功时，输出所述第二目标场景对应的通信光频率作为所述历史通信载波频率。

具体地，通过上述深度学习模型识别和输出第一目标场景，将第一目标场景与预设的室内场景集合中的各个场景进行匹配，使用预定义的场景标签或特定的场景特征进行比较，确定第一个目标场景是否与室内场景集合中的某一个场景匹配成功，将模型输出与室内场景标签或特征进行比对，以确定匹配，如果匹配成功，根据匹配的室内场景，输出第二目标场景对应的通信光频率，这个频率通常是根据历史通信数据预先设定的，将输出的通信光频率记录为历史通信载波频率，以便后续通信使用。例如：在一个智能家居场景中，当检测到用户进入客厅(第一目标场景)，它会自动与预设的室内场景集合进行匹配，如果客厅匹配到"娱乐"场景(第二目标场景)，将自动调整通信光频率，以适应娱乐设备之间的数据传输，例如电视、音响和智能家居设备；在医疗场景中，当患者在医院房间(第一目标场景)内接受治疗，根据实时环境将其匹配到"医疗监测"场景(第二目标场景)，医疗设备可以根据这一场景智能地选择通信光频率，以确保高质量的数据传输和实时监测；在工厂环境中，机器人或传感器可以在不同的车间进行任务，当它们从一个车间(第一目标场景)移动到另一个车间，系统可以自动匹配当前车间的"生产"场景(第二目标场景)，这有助于优化通信设置，以适应生产设备之间的数据传输需求。在室内导航系统中，用户可能在商场(第一目标场景)内漫游，然后被匹配到"商店导航"场景(第二目标场景)，这时，自动选择通信光频率，以提供与商店导航相关的信息和优惠。根据环境场景智能地选择通信光频率，以满足不同应用的需求，自适应性和自动化的方法有助于提高通信系统的性能，同时简化了用户和设备的配置和管理。

S3：依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；

具体地，根据所选的目标通信载波频率，查找与该频率范围相匹配的光谱类型。例如，对于红色光谱通信频率(620-750nm)，选择使用红色LED作为目标光谱类型，对于蓝色光谱通信频率(450-495nm)，蓝色LED可能是最适合的光谱类型，这确保了通信系统的发射器与选定的频率范围相匹配，以实现稳定的通信连接。

在一实施例中，请参见图4，所述S4之前还包括：

S401:获取所述目标光谱类型，其中，所述目标光谱类型至少包括以下之一：红色光谱、绿色光谱、蓝色光谱和白色光谱；

S402：依据所述目标光谱类型，获取与目标光谱类型相对应的编码策略和调制策略；

具体地，各种光谱类型通常需要特定的编码策略来将数字数据转换为光信号，编码策略至少包括曼彻斯特编码、4B/5B编码、8B/10B编码，根据目标光谱类型的特性选择适当的编码策略；调制策略用于调整光信号的强度或相位，以传输数字数据，不同的光谱类型需要不同的调制策略。

在一实施例中，请参见图5，所述S402包括：

S4021：若所述目标光谱类型为红色光谱，则所述编码策略为采用NRZ编码，所述调制策略为采用BPSK调制；

具体地，若目标光谱类型是红色光谱，则采用NRZ编码策略以及BPSK调制策略，有助于在红色光谱通信中实现数据的高效传输；NRZ编码用于将数字数据转化为光信号的高低电平，而BPSK调制方式允许在相位上进行二进制调制，能够在红色光谱通信中实现稳定的数据传输，提高信号的抗干扰性，以适应不同环境条件。

S4022：若所述目标光谱类型为绿色光谱，则所述编码策略为采用差分曼彻斯特编码，所述调制策略为采用PAM调制；

具体地，若目标光谱类型是绿色光谱，将选择差分曼彻斯特编码作为编码策略，以及PAM调制策略，有助于在绿色光谱通信中实现数据的高质量传输，差分曼彻斯特编码用于提供数据的时钟同步，并且PAM调制方式使用不同的光强度级别来表示数据，从而提高数据传输的可靠性，这种组合有助于在绿色光谱通信中实现更高的传输稳定性，降低数据传输错误率。

S4023：若所述目标光谱类型为蓝色光谱，则所述编码策略为采用8B/10B线路编码，所述调制策略为采用QAM调制；

具体地，当目标光谱类型为蓝色光谱时，选择8B/10B线路编码作为编码策略，以及QAM调制策略，这对于蓝色光谱通信非常有效，8B/10B编码是一种数据编码方式，用于提供数据的可靠性和同步性，同时QAM调制方式结合了幅度和相位调制，允许在有限带宽内传输更多数据。这种策略组合有助于在蓝色光谱通信中实现高速数据传输，减小信号失真风险。

S4024：若所述目标光谱类型为白色光谱，则所述编码策略为采用Turbo编码，所述调制策略为采用CAP调制。

具体地，如果目标光谱类型是白色光谱，选择Turbo编码作为编码策略，以及CAP调制策略，有助于在白色光谱通信中实现高容错性和高速传输。Turbo编码是一种强大的纠错编码方法，能够减小数据传输中的错误率，而CAP调制方式结合了幅度和相位调制，适用于高速可见光通信。这种策略组合有助于在白色光谱通信中实现高性能和可靠的数据传输。

S403：依据所述编码策略和调制策略，将光源的编码方式和光源的调制方式分别调节至与所述目标通信载波频率相匹配。

具体地，依据所述编码策略和调制策略，将光源的编码方式和光源的调制方式分别调节至与所述目标通信载波频率相匹配。由于编码和调制策略的选择是基于不同光谱类型的特性以及通信需求，有助于优化通信系统性能，提高数据传输质量，降低错误率，从而实现更可靠的可见光通信。

S4：依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。

具体地，获取预设的通信性能指标，所述通信性能指标至少包括：数据传输速率、误码率、信噪比等，根据性能指标，系统会调整光源的参数，包括光源强度、光源波长、光源调制深度等，这些参数的调整可以影响信号的质量和可靠性，调整后的光源参数需要与目标通信载波频率相匹配，以确保数据传输在所选频率范围内进行，有助于实现通信的一致性，通过不断监测光源的性能，以确保它满足预设的通信性能指标，如果性能不符合要求，需要进一步调整光源参数，一旦光源参数与目标通信载波频率相匹配并满足性能指标，控制光源发出可见光信号，这个信号将传输到接收器，以完成数据传输。通过动态调整光源的参数，以满足通信性能要求，并在不同条件下实现最佳的通信质量。这种自适应性方法有助于应对环境变化和通信需求的变化，以确保可见光通信系统的性能始终处于最佳状态。

在一实施例中，请参见图6，所述S4包括：

S41：获取预设时间窗口内的所述通信性能指标，其中，所述通信性能指标至少包括：光误码率；

具体地，获取预设时间窗口内的通信性能指标是关键的，其中通信性能指标包括光误码率，光误码率是通信性能的重要衡量指标，反映了数据传输中的错误率。

S42：对所述光误码率与预设的光误码率阈值进行比较，当所述光误码率大于所述光误码率阈值时，对所述光源参数进行调整，其中，所述光源参数至少包括：输出功率、调制方式和编码方式。

具体地，持续监测光误码率，以实时了解通信质量，包括定期的误码率检测和计算，将实际光误码率与预设的光误码率阈值进行比较，如果实际光误码率大于阈值，说明通信性能降低，需要采取措施；一旦光误码率超过阈值，对光源参数进行调整，这些参数包括输出功率、调制方式和编码方式；输出功率的调整可通过增加或减小光源的强度来实现，以确保信号达到接收器的适当强度水平，这可以有助于提高信号质量；如果误码率仍然高，需要更改调制方式和编码方式，以提高信号的抗干扰性和可靠性；在调整光源参数后，再次监测光误码率，以确保性能已经改善，如果光误码率仍然高于阈值，需要进一步调整参数。上述过程通常是自适应性的，将持续监测和调整光源参数，以维护良好的通信质量。通过比较光误码率与阈值并自动调整光源参数，保持通信质量在所需的水平，并应对环境变化和通信需求的变化，这有助于实现稳定、高质量的可见光通信。

实施例2

请参见图8，本发明实施例2还提供了一种基于环境自适应的可见光通信装置，所述装置包括：

环境光照数据获取模块，用于获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；

自适应调节模块，用于依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；

光谱类型确定模块，用于依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；

光源参数调整模块，用于依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。

具体地，采用本发明实施例提供的基于环境自适应的可见光通信装置，所述装置包括：环境光照数据获取模块，用于获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；自适应调节模块，用于依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；光谱类型确定模块，用于依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；光源参数调整模块，用于依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器。本装置通过获取实时环境光照数据并使用自适应性算法，根据实际环境情况来选择最合适的通信光频率，这种自适应性调节有助于降低环境光照对通信的干扰，提高通信质量和稳定性；通过根据预设的通信性能指标调整目标光谱类型的光源参数，实现对通信性能的优化，以确保在不同环境条件下获得最佳通信质量；选择与目标通信载波频率相匹配的光谱类型有助于减小信号受到其他光源的干扰，这意味着通信信号更容易与背景光源进行区分，降低了数据错误率；通过调整光源参数，实现能源的有效利用；综合考虑光谱类型、频率选择和参数调整，有助于提高可见光通信系统的可靠性，用户可以更可靠地进行数据传输，减少数据丢失和错误；总之，本发明通过自适应性调节、通信性能优化和减小信号干扰等措施，有效地解决了室内可见光通信场景下的环境问题，提高了通信系统的性能和可靠性，适应不同环境条件，为用户提供更好的通信体验。

实施例3

另外，结合图1描述的本发明实施例1的基于环境自适应的可见光通信方法可以由电子设备来实现。图8示出了本发明实施例3提供的电子设备的硬件结构示意图。

电子设备可以包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器。

具体地，上述处理器可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器通过读取并执行存储器中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于环境自适应的可见光通信方法。

在一个示例中，电子设备还可包括通信接口和总线。其中，如图8所示，处理器、存储器、通信接口通过总线连接并完成相互间的通信。

通信接口，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线包括硬件、软件或两者，将所述设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

实施例4

另外，结合上述实施例1中的基于环境自适应的可见光通信方法，本发明实施例4还可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于环境自适应的可见光通信方法。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于环境自适应的可见光通信方法、装置、设备及介质。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于环境自适应的可见光通信方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；

S2：依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；

S3：依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；

S4：依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器；

所述自适应性算法至少包括以下算法：光谱感知算法、信噪比优化算法和机器学习算法；

所述S2包括：

S21：利用所述光谱感知算法，对所述实时环境光照数据中环境光谱特性进行分析，输出与环境光谱特性相匹配的通信光频率区间；

S22：利用所述信噪比优化算法，获取通信光频率区间中最高信噪比对应的第一通信光频率；

S23：利用所述机器学习算法，依据预设的通信光频率选择策略，将所述第一通信光频率与实时环境对应的历史通信载波频率进行匹配，当匹配上时，输出所述目标通信载波频率。

2.根据权利要求1所述的基于环境自适应的可见光通信方法，其特征在于，所述S23包括：

S231：获取所述实时环境下的实时图像；

S232：将所述实时图像输入预训练的基于深度学习算法训练的场景识别模型中，识别与所述实时环境对应的第一目标场景；

S233：对所述目标场景与预设的室内场景集合进行匹配，当所述第一目标场景与所述室内场景集合中一第二目标场景匹配成功时，输出所述第二目标场景对应的通信光频率作为所述历史通信载波频率。

3.根据权利要求1所述的基于环境自适应的可见光通信方法，其特征在于，所述S4之前还包括：

S401:获取所述目标光谱类型，其中，所述目标光谱类型至少包括以下之一：红色光谱、绿色光谱、蓝色光谱和白色光谱；

S402：依据所述目标光谱类型，获取与目标光谱类型相对应的编码策略和调制策略；

S403：依据所述编码策略和调制策略，将光源的编码方式和光源的调制方式分别调节至与所述目标通信载波频率相匹配。

4.根据权利要求3所述的基于环境自适应的可见光通信方法，其特征在于，所述S402包括：

S4021：若所述目标光谱类型为红色光谱，则所述编码策略为采用NRZ编码，所述调制策略为采用BPSK调制；

S4022：若所述目标光谱类型为绿色光谱，则所述编码策略为采用差分曼彻斯特编码，所述调制策略为采用PAM调制；

S4023：若所述目标光谱类型为蓝色光谱，则所述编码策略为采用8B/10B线路编码，所述调制策略为采用QAM调制；

S4024：若所述目标光谱类型为白色光谱，则所述编码策略为采用Turbo编码，所述调制策略为采用CAP调制。

5.根据权利要求3所述的基于环境自适应的可见光通信方法，其特征在于，所述S4包括：

S41：获取预设时间窗口内的所述通信性能指标，其中，所述通信性能指标至少包括：光误码率；

S42：对所述光误码率与预设的光误码率阈值进行比较，当所述光误码率大于所述光误码率阈值时，对所述光源参数进行调整，其中，所述光源参数至少包括：输出功率、调制方式和编码方式。

6.一种基于环境自适应的可见光通信装置，其特征在于，所述装置包括：

环境光照数据获取模块，用于获取室内可见光通信场景下的实时环境光照数据；

自适应调节模块，用于依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率；

光谱类型确定模块，用于依据所述目标通信载波频率，确定与所述目标通信载波频率相匹配的至少一种光谱类型，记为目标光谱类型；

光源参数调整模块，用于依据预设的通信性能指标，对所述目标光谱类型的光源参数调整，当调整后的光源参数与所述目标通信载波频率相匹配时，控制所述光源发出可见光信号至接收器；

所述自适应性算法至少包括以下算法：光谱感知算法、信噪比优化算法和机器学习算法；

所述依据所述实时环境光照数据，利用预设的自适应性算法，确定符合实时环境要求的目标通信载波频率包括：

利用所述光谱感知算法，对所述实时环境光照数据中环境光谱特性进行分析，输出与环境光谱特性相匹配的通信光频率区间；

利用所述信噪比优化算法，获取通信光频率区间中最高信噪比对应的第一通信光频率；

利用所述机器学习算法，依据预设的通信光频率选择策略，将所述第一通信光频率与实时环境对应的历史通信载波频率进行匹配，当匹配上时，输出所述目标通信载波频率。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

8.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。