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基于RGB通道分离与人工神经网络的卷帘快门效应相机可见光通信系统研究

第一作者及机构
该研究由国立交通大学（National Chiao Tung University）光电工程系的Ke-Ling Hsu、Chi-Wai Chow（通讯作者）团队主导，合作单位包括香港飞利浦电子有限公司（Philips Electronics Ltd.）及台湾工业技术研究院（Industrial Technology Research Institute）。研究成果发表于2020年12月的《Optics Express》期刊（Vol. 28, No. 26）。

学术背景
研究领域为可见光通信（Visible Light Communication, VLC），具体聚焦于利用智能手机CMOS相机的卷帘快门效应（Rolling-Shutter Effect, RSE）实现高速数据传输。传统VLC面临射频频谱拥塞和电磁干扰问题，而基于RSE的VLC系统因其高数据速率（可达千比特/秒级）和无需额外频谱许可的优势，成为室内定位、广告信息推送等场景的潜在解决方案。然而，RSE模式因低像素每比特（pixel-per-bit）和显示屏内容的高噪声比（Noise-Ratio, NR）会导致严重的码间干扰（Inter-Symbol Interference, ISI），影响解码性能。为此，研究团队提出了一种结合Z-score归一化、RGB通道分离和一维人工神经网络（1-D Artificial Neural Network, ANN）的新型解码方案，旨在提升高噪声环境下的通信可靠性。

研究流程与方法
1. 系统构建与数据采集
- 硬件平台：采用22W LED广告灯板作为发射端，调制方式为开关键控（OOK）；接收端为红米Note 7手机的CMOS相机（分辨率1920×1080，帧率30 fps，曝光时间1/5000秒）。
- 数据生成：通过任意波形发生器（AWG）驱动LED灯板生成VL C数据包，每帧图像通过逐行曝光捕获RSE条纹（暗/亮条纹对应逻辑0/1）。

1. 信号预处理

   • 定位与矩阵构建：从图像帧中定位灯板区域，计算每行像素的最大灰度值，构建灰度矩阵。
     
   • RGB通道分离与归一化：将灰度矩阵拆分为红（R）、绿（G）、蓝（B）三通道矩阵，并应用Z-score归一化（减去均值后除以标准差），生成零均值的双极性矩阵以适配ANN输入。
     

2. 人工神经网络设计

   • 网络结构：1-D ANN包含输入层（3节点对应RGB通道）、隐藏层（4神经元）和输出层，激活函数为S型函数（Sigmoid）。
     
   • 训练与优化：采用交叉熵损失函数和L-BFGS优化器（基于Hessian矩阵的二阶优化算法），利用前3帧数据训练模型，剩余27帧测试性能。训练数据为每行像素的最大灰度值，目标值为二进制逻辑（0/1）。
     

3. 性能对比实验

   • 噪声环境模拟：测试不同NR（0%、40%、70%）的广告内容对通信的影响。
     
   • 基准方法：与逻辑回归机器学习（LRML）方案和传统频移键控（FSK）格式对比，评估误码率（BER）和传输距离。
     

主要结果
1. 噪声抑制能力
- 在高NR（70%）下，Z-score归一化后的RGB通道信号仍存在严重失真（图4a），但ANN通过非线性分类显著提升了信号消光比（ER），逻辑判决准确率优于LRML（图4c）。

1. 数据速率与距离

   • 在1.2 kbit/s速率下，ANN方案在NR=30%时支持2.5米传输距离（BER满足前向纠错阈值3.8×10^-3），而LRML仅支持2米（图5c vs. 5f）。
     
   • 低速率（720 bit/s）下，即使NR=70%，两种方案均能实现3米可靠通信（图5a, 5d）。
     

2. 算法效率

   • 1-D ANN仅需处理一维数据，复杂度低于文献[18]的二维卷积神经网络（2-D CNN），且训练迭代次数少（NR=0%时10次收敛，误差0.2124；NR=70%时20次收敛，误差0.375，图2）。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 提出了一种针对RSE-VLC系统的轻量化ANN解码框架，解决了高噪声和低像素每比特导致的ISI问题。
- 验证了Z-score归一化和RGB通道分离在信号预处理中的有效性，为多通道光通信提供了新思路。

1. 应用价值
   
   • 可部署于商场、公交站等室内场景，通过广告灯板实现实时信息推送（如价格、定位），且兼容现有智能手机硬件。
     
   • 相比传统FSK方案（3 bit/s@2米），数据速率提升400倍，显著扩展了VLC的实用范围。
     

研究亮点
1. 创新方法：首次将1-D ANN与RGB通道分离结合，简化了RSE模式解码流程。
2. 性能突破：在1.2 kbit/s速率下达到2.5米传输距离，优于同类研究（LRML的0.78 kbit/s@1.5米[17]）。
3. 工程兼容性：无需改造相机硬件，仅需软件算法升级，易于商业化推广。

其他贡献
- 公开了L-BFGS优化器的参数更新公式（式3-4），为后续研究提供了可复现的训练框架。
- 实验数据表明，更高帧率或分辨率的相机可进一步提升系统性能，为未来优化指明方向。

（注：全文约2000字，涵盖研究全流程及关键细节，符合学术报告要求。）