第 1章 概述 001 1.1　引言　002 1.2　國(guó)際國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀　004 1.3　水下可見光通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　006 1.4　本章小結(jié)　007 參考文獻(xiàn)　008 第　2章 水下信道建模　011 2.1　海水的吸收和散射特性　012 2.1.1　海水的固有光學(xué)特性　013 2.1.2　海水信道的光學(xué)吸收特性　013 2.1.3　海水信道的光學(xué)散射特性　020 2.1.4　海水信道的總衰減特性　024 2.2　海水信道光傳輸散射特性的蒙特卡洛模擬　025 2.2.1　海水信道中光傳輸散射效應(yīng)　026 2.2.2　海水信道中光傳輸散射相位函數(shù)　027 2.2.3　海水信道中光傳輸散射特性的蒙特卡洛仿真　029 2.3　基于蒙特卡洛統(tǒng)計(jì)方法的水下傳輸時(shí)域展寬特性　033 2.3.1　光信號(hào)在水下傳輸?shù)臅r(shí)域特性分析　033 2.3.2　光脈沖信號(hào)在水下傳輸?shù)臅r(shí)域展寬模型　038 2.4　水下無線光通信空域光斑擴(kuò)展模型分析　043 2.5　水下LED無線光信號(hào)傳輸模型及實(shí)驗(yàn)分析　044 2.6　本章小結(jié)　046 參考文獻(xiàn)　046 第3章　LED發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)　049 3.1　非成像光學(xué)理論基礎(chǔ)　050 3.1.1　非成像光學(xué)　050 3.1.2　非成像光學(xué)的發(fā)展　051 3.1.3　非成像光學(xué)系統(tǒng)　051 3.1.4　光學(xué)擴(kuò)展量理論　051 3.2　非成像光學(xué)設(shè)計(jì)方法　054 3.3　LED發(fā)射準(zhǔn)直光學(xué)設(shè)計(jì)　058 3.3.1　LED光學(xué)特性　058 3.3.2　發(fā)射準(zhǔn)直天線設(shè)計(jì)　061 3.4　本章小結(jié)　066 參考文獻(xiàn)　066 第4章　LED光學(xué)接收、探測(cè)及處理系統(tǒng)　069 4.1　LED接收機(jī)結(jié)構(gòu)概述　070 4.2　LED接收光學(xué)天線特性分析　070 4.2.1　菲涅耳透鏡　071 4.2.2　復(fù)合拋物面聚光器　079 4.3　高靈敏單光子探測(cè)及處理技術(shù)　083 4.3.1　高靈敏單光子探測(cè)器　083 4.3.2　單光子探測(cè)面臨的主要問題　090 4.3.3　單光子信號(hào)檢測(cè)技術(shù)　091 4.4　水密封艙體結(jié)構(gòu)　092 4.5　本章小結(jié)　093 參考文獻(xiàn)　094 第5章　水下高速光通信調(diào)制方式　097 5.1　高速高譜效率調(diào)制的實(shí)現(xiàn)途徑　098 5.2　單載波調(diào)制技術(shù)　100 5.2.1　通斷鍵控　100 5.2.2　無載波幅度相位調(diào)制　102 5.3　多載波調(diào)制技術(shù)　108 5.3.1　正交頻分復(fù)用技術(shù)調(diào)制與解調(diào)原理　109 5.3.2　離散多音頻調(diào)制　117 5.3.3　DFT-S OFDM調(diào)制　118 5.3.4　水下實(shí)驗(yàn)　123 5.4　幾何整形　130 5.4.1　幾何整形8-QAM　130 5.4.2　幾何整形16-QAM　133 5.4.3　應(yīng)用　135 5.5　概率整形　137 5.5.1　麥克斯韋 玻爾茲曼分布　137 5.5.2　歸一化廣義互信息　139 5.5.3　概率幅度整形　140 5.5.4　實(shí)際應(yīng)用　141 5.6　本章小結(jié)　145 參考文獻(xiàn)　145 第6章　水下光通信非線性均衡技術(shù)　147 6.1　基于Volterra級(jí)數(shù)的非線性均衡　148 6.2　基于多項(xiàng)式的非線性均衡　150 6.3　基于非線性自適應(yīng)濾波器的水下可見光通信實(shí)驗(yàn)　151 6.4　本章小結(jié)　153 參考文獻(xiàn)　155 第7章　水下MIMO光通信技術(shù)　157 7.1　多輸入單輸出系統(tǒng)　158 7.1.1　等概率預(yù)編碼PAM7調(diào)制的2×1 MISO水下可見光通信系統(tǒng)　158 7.1.2　利用DBSCAN的機(jī)器學(xué)習(xí)算法增強(qiáng)PAM7 MISO UVLC系統(tǒng)性能　163 7.2　單輸入多輸出系統(tǒng)　170 7.2.1　采用等增益合并技術(shù)集成PIN陣列的水下可見光通信系統(tǒng)　170 7.2.2　基于接收最大比合并的多PIN高速水下可見光通信系統(tǒng)　176 7.3　多輸入多輸出系統(tǒng)　183 7.3.1　基于簡(jiǎn)化空時(shí)分組編碼技術(shù)的可見光MIMO傳輸實(shí)驗(yàn)　184 7.3.2　基于雙邊帶獨(dú)立信號(hào)非線性串?dāng)_消除算法的光纖大容量傳輸實(shí)驗(yàn)　188 7.3.3　疊加編碼在MIMO VLC系統(tǒng)中的技術(shù)研究　194 7.4　本章小結(jié)　200 參考文獻(xiàn)　201 第8章　水下可見光通信的機(jī)器學(xué)習(xí)算法　203 8.1　基于無監(jiān)督的聚類算法　204 8.1.1　K-Means算法　204 8.1.2　DBSCAN算法　212 8.1.3　高斯混合模型　219 8.2　基于有監(jiān)督的支持向量機(jī)算法　226 8.2.1　支持向量機(jī)原理　226 8.2.2　基于支持向量機(jī)的多頻帶CAP VLC系統(tǒng)相位估計(jì)新方案　227 8.2.3　基于支持向量機(jī)的車輛照明多路訪問互聯(lián)網(wǎng)幾何星座分類的機(jī)器學(xué)習(xí)方案　229 8.3　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法　231 8.3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理　231 8.3.2　函數(shù)連接人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水下可見光通信系統(tǒng)中的應(yīng)用　232 8.3.3　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在可見光通信系統(tǒng)信道估計(jì)中的應(yīng)用　238 8.3.4　高斯核深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水下可見光通信系統(tǒng)中的應(yīng)用　247 8.4　本章小結(jié)　259 參考文獻(xiàn)　259 名詞索引　265