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这篇文章主要探讨了6G短距离可见光通信（VLC）中的信道估计与均衡技术，提出了一种基于正交时频空间（OTFS）调制和残差卷积神经网络（ResCNN）的方法，以提升室内VLC的传输速率和通信质量。以下是总结的核心内容：

1. 研究背景与动机：

• 6G通信时代：6G通信将实现全域覆盖，包括空中、地面及水下空间。

• VLC技术的重要性：鉴于无线射频频谱资源有限，VLC作为一种与射频通信互补的技术，有望成为6G系统的重要组成部分。

• VLC面临的挑战：尽管VLC不存在多普勒频移问题，但多径衰落效应仍是其面临的挑战，且LED带宽相对较窄，影响频谱效率。

2. OTFS调制技术的优势：

• OTFS调制特点：通过利用时间与频率的正交特性，增强多径传播环境下的容量与可靠性。

• 与OFDM的比较：OTFS无需在每个符号前添加循环前缀（CP），因此在VLC系统中应用OTFS调制可以带来比OFDM更好的性能。

• 符号间干扰问题：当CP数量不足时，OTFS在处理可见光多径传播时会出现严重的符号间干扰。

3. 提出的ResCNN信道估计与均衡方法：

• 方法概述：结合OTFS调制与ResCNN，旨在提高室内VLC的传输速率和通信质量。

• ResCNN结构：ResCNN通过卷积层学习信道的特征表示，并利用skip连接避免梯度消失和梯度爆炸现象。

• 信道估计原理：将LS估计得到的信道视为“噪声信道”，利用ResCNN学习从“噪声信道”到理想信道的映射关系。

4. 实验设置与结果：

• 实验环境：基于PyTorch和Matlab实现，使用Intel i7 CPU和Nvidia TITAN RTX显卡。

• 实验参数：调制方式为16-QAM，ISFFT符号矩阵大小为58×256，传输距离分别为0.5、1、1.5米，传输速率分别为512 Mb/s、768 Mb/s、1 Gb/s和1.5 Gb/s。

• 实验结果：

• 误码率性能：在信号传输距离为1米时，ResCNN估计的误码率在所有测试速率下均低于3.8×10^-3，显著优于LS估计和ISFA估计。

• 传输距离适应性：传输距离从0.5米增加到1.5米时，误码率变化较小，表明OTFS调制的VLC系统具有良好的传输距离适应性。

5. 结论与展望：

• 研究结论：提出的ResCNN信道估计与均衡方法有效提升了室内VLC的传输速率和通信质量。

• 未来展望：当前方法主要适用于静态场景，未来将研究移动场景下的OTFS室内VLC信道估计和均衡，以扩展方法的应用范围。

6. 技术细节：

• OTFS调制与解调过程：详细描述了OTFS调制如何将比特信息映射到延迟-多普勒域，再通过逆辛有限傅里叶变换转换到时频域，以及解调过程中的魏格纳变换和辛有限傅里叶变换等步骤。

• ResCNN训练流程：包括离线阶段的数据处理、ResCNN模型构建、训练与验证，以及在线阶段的信道估计与均衡流程。

7. 优势与局限性：

• 优势：无需额外增加循环前缀编码或导频信号，保证了VLC系统的容量；ResCNN通过深度学习提高了信道估计的准确性。

• 局限性：当前方法主要适用于静态场景和静态信道，未来需研究如何在动态场景中实现OTFS调制的VLC信道估计与均衡。

通过结合OTFS调制和ResCNN技术，本文提出的信道估计与均衡方法有效提升了室内VLC系统的性能，