基于遗传算法优化可见光通信接收功率分配的方法

简介：
本研究提出了一种利用遗传算法优化可见光通信系统中接收端功率分配策略的方法，旨在提高数据传输效率和稳定性。通过模拟自然选择过程，该方法能够有效解决多变量复杂约束条件下的优化问题，为可见光通信技术的应用提供了新的解决方案。 可见光通信（VLC）利用发光二极管（LED）进行无线通信，具有高辐射效率、长寿命、低功耗及环保等特点，并可同时提供照明功能。由于多径传播特性导致接收器接收到的功率分布不均匀，房间中心与角落之间的差异尤为明显。传统优化方法主要集中在控制LED光束和阵列上，但这些方法会降低照明水平并增加均方根延迟扩散。 本段落提出了一种使用遗传算法（GA）来优化接收器集光器折射指数的方法，以实现功率分布的均匀化且不牺牲照明质量。模拟结果显示，与传统传输功率优化相比，该方法可将功率偏差比从88%降至52%，关键词包括可见光通信、遗传算法和接收器功率优化。 遗传算法是一种启发式搜索技术，模仿自然选择过程用于解决复杂问题。它通过种群中的个体进行迭代进化来寻找最佳解决方案。在VLC系统中，应用GA可以针对集光器折射指数进行调整，以实现更均匀的功率分布。 该方法的主要步骤包括初始化一个种群，并对其进行选择、交叉和变异操作，产生新的种群并评估适应度。高适应度个体将进入下一代继续进化，直至满足终止条件。在VLC应用中，每个个体代表不同的折射指数配置方案，其适应度通过模拟接收器功率分布的均匀性来确定。 本段落提出的优化方法不直接调整LED发射功率，从而避免了降低照明水平和增加信号延迟的问题。通过优化集光器折射指数间接控制接收到的功率分布，使各处功率更加一致，提高通信系统的可靠性和性能。此外，GA作为全局搜索算法，在复杂非线性、多峰及离散空间中寻找最优解的能力显著优于传统方法。 在可见光通信领域应用遗传算法进行接收功率优化是一种创新的方法，不仅能提升系统性能还能保持照明舒适度，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。由于其处理复杂问题的独特优势，GA等智能优化算法将在解决VLC技术中的各种挑战中发挥更大的作用。