车载可见光通信噪声分析与基于自编码器的去噪
信号处理
2021-11-23 v1 机器学习
摘要
车载可见光通信(V-VLC)是一项极具前景的智能交通系统(ITS)技术,利用发光二极管(LED)实现车对车(V2V)与车对基础设施(V2I)通信。V-VLC系统性能的主要退化因素是噪声。与传统基于射频(RF)的系统不同,V-VLC系统包含多种噪声源:太阳辐射、来自车辆、街道、停车场和隧道灯的背景照明。传统的V-VLC系统噪声建模基于散粒噪声和热噪声形式的加性白高斯噪声假设。本文为研究V-VLC信道的时间相关噪声与白噪声分量,提出一种基于阿伦方差(AVAR)的噪声分析方法,该方法提供从数据中识别噪声的时间序列分析手段。我们还提出一种基于广义维纳过程的V-VLC信道噪声合成方法以生成不同噪声分量。进一步,我们提出一种基于卷积自编码器(CAE)的去噪方案来降低V-VLC信号噪声,该方案在室内与室外信道上分别取得了0.0442和0.0474的重构均方根误差(RMSE)。
引用
@article{arxiv.2111.10588,
title = {Vehicular Visible Light Communications Noise Analysis and Autoencoder Based Denoising},
author = {Bugra Turan and O. Nuri Koc and Emrah Kar and Sinem Coleri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10588},
year = {2021}
}
备注
Conference, 4 figures, 6 pages