基于改进的AdaBoost无线光通信信号检测算法

摘要：

为了提升无线光通信系统接收灵敏度,采用一种基于改进基分类器系数的AdaBoost弱光信号检测算法,解决多像素光子计数器(MPPC)在弱光条件下的信号检测问题.该算法采用k最近邻(KNN)为基分类器组建强分类器,针对传统AdaBoost算法基分类器系数仅与错误率有关而产生冗余的基分类器消耗系统资源的问题,提出一种基于错误和正确分类样本权重的基分类器系数优化AdaBoost 算法(W-AdaBoost),将信号解调问题转换为分类问题;并采用波长450 nm半导体激光器、MPPC光电转换器件搭建了无线光通信系统.结果表明,系统在通信速率为 2 Mbit/s、误比特率为3.8×10-3 时,改进的W-AdaBoost-KNN算法较传统AdaBoost-KNN和单一KNN算法,灵敏度分别提升了1.6 dB和4.8 dB左右.此研究结果说明W-AdaBoost-KNN算法可提高弱光条件下的信号检测效率,提升无线光通信系统接收灵敏度.

关键词：光通信、AdaBoost算法、多像素光子计数器、集成学习、信号检测

所属期刊栏目：47

分类号：TN929.1

资助基金：教育部联合基金;陕西省技术创新引导专项基金资助项目

在线出版日期：2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：659-665