面向发光二极管水下光通信的数据驱动状态估计
系统与控制
2022-01-03 v1 系统与控制
摘要
基于发光二极管（LED）的水下光无线通信（UOWC）具有低延迟和高数据速率的特点，对水下机器人具有重要意义。然而，由于 LED 模型的动态不确定性和振动效应导致光学平台持续运动，在发射机与接收机之间维持受控的视距链路具有挑战性。此外，跟踪所需的对准角无法直接测量，必须进行估计。另外，光散射使光束脉冲在水中随时间传播，导致具有干扰的时变水下光链路。我们通过设计一种提供角位置和速度信息的 LED 通信系统来解决状态估计问题，以克服这些挑战。由此，我们利用基于深度学习的观测器设计的力量来恰当地探索 LED 通信的状态空间。仿真结果展示了数据驱动的 LED 状态估计的性能。
引用
@article{arxiv.2112.14948,
title = {Data-Driven State Estimation for Light-Emitting Diode Underwater Optical Communication},
author = {Yingquan Li and Zhenwen Liang and Ibrahima N'Doye and Xiangliang Zhang and Mohamed-Slim Alouini and Taous-Meriem Laleg-Kirati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.14948},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 11 figures