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摘要：本发明公开了基于码本先验知识的SCMA‑VLC系统深度学习检测方法，涉及可见光通信技术领域，包括：发射端的用户比特信息经SCMA编码得到叠加码字，SCMA叠加码字在直流偏置光正交频分复用调制方案下转化为非负实数信号，并驱动LED发送光信号；接收端接收到的光信号被光电二极管采集并转换为电信号后进行DCO‑OFDM解调，最后采用基于码本先验知识的深度学习检测网络对接收信号进行处理，实现用户比特信息恢复。本发明采用一个降噪和检测一体化网络，增强网络信号特征的提取能力，从而减轻LED非线性失真和系统噪声对多用户检测性能的影响，以解决传统MPA检测算法抗信号非线性失真的能力有限，导致系统在较大非线性失真的情况下多用户检测性能降低的问题。
主权项：1.基于码本先验知识的SCMA-VLC系统深度学习检测方法，其特征在于，该深度学习检测方法包括：发射端的用户比特信息经SCMA编码得到叠加码字，SCMA叠加码字在直流偏置光正交频分复用调制方案下转化为非负实数信号，并驱动LED发送光信号；接收端接收到的光信号被光电二极管采集并转换为电信号后进行DCO-OFDM解调，最后采用基于码本先验知识的深度学习检测网络对接收信号进行处理，以进行用户比特信息恢复。
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