技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的可见光通信均衡方法，用于改善可见光通信的误码性能，提高均衡算法收敛速度，降低传统神经网络均衡的复杂程度。信号通过可见光信道从发送端到接收端，分析均衡器输入信号与发射信号之间的关系，由径向基函数确定的神经网络隐层完成信号的非线性变化，将输入映射到射出层，输出层对隐节点输出进行线性加权，优化均衡器结构；利用k均值聚类算法进行中心向量的学习，训练神经网络，最小化误差函数；最后判决输出，恢复发送序列，最终实现均衡的目的。本发明实现了一种基于径向基函数神经网络的可见光通信均衡方法，提高了可见光通信的通信质量和传输速率，缩短了均衡算法的训练时长，降低了系统复杂度。
技术研发人员：黄治同;王凡尘;纪越峰
受保护的技术使用者：北京邮电大学
技术研发日：2018.09.19
技术公布日：2019.02.15