基于深度强化学习的可见光定位通信一体化功率分配研究

为了实现定位通信一体化功率分配,提出了一种基于深度强化学习的可见光定位通信（VLPC）一体化系统的功率分配方案。首先,提出了定位通信一体化帧结构设计;其次,利用定位信息实现了信道状态信息的估计,并推导了定位误差的克拉美罗下界（CRLB）;再次,阐明了定位精度和通信速率的内在耦合关系;最后,提出了基于深度确定性策略梯度的VLPC动态功率分配方案。仿真结果表明,所提方案可同时实现高精度定位和高速通信。     

基于有限字母输入正交频分复用可见光与射频聚合系统的最优谱效研究

迄今为止,基于有限字母输入的正交频分复用(OFDM)可见光(VLC)和射频(RF)聚合系统的信息理论界仍然是未知的。基于这种情况,该文推导出OFDM VLC-RF聚合系统的无闭式形式的可达速率及其下界闭式表达式,并且研究了满足平均光功率和总电功率约束的基于可达速率及其下界的频谱效率(SE)最大化问题。该文利用互信息与最小均方误差(MMSE)之间的关系对速率偏导数进行了处理,提出双重注水算法解决谱效最大化问题。由于谱效的非闭式形式导致双重注水方案计算复杂度高,该文进一步研究具有闭式形式的谱效最大化问题,并使用内点法解决。仿真结果表明聚合系统相比于单个链路在通信性能上的优越性,以及基于可达速率下界的频谱效率可以作为基于可达速率的频谱效率的一个很好的低复杂度近似。