【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及vlc，具體涉及一種vlc關鍵器件數據智能治理方法及系統
技術介紹
1、可見光通訊(英語：visiblelightcommunications，縮寫為vlc)，是一種無線通訊技術，是利用熒光燈或發光二極管(led)等物體發出的明暗閃爍信號來實現信息傳輸的通信技術，可見光的頻率介于400thz(波長780nm)至800thz(波長375nm)之間，使用普通的日光燈時，它的傳輸能力為10kbit/s，使用led燈時，則可以到達500mbit/s。
2、根據可見光通信照明與通信相結合的應用需求，針對照明對led的約束條件(如光電轉化效率高、顯色指數高、光衰小)，以及光通系統對光源的要求(如光功率大、光譜窄、3db調制帶寬高、線性度好、等效串聯電阻小、結電容小、波長穩定性好)，對各參數的重要性進行權重評估，挑選最重要的幾個關鍵參數指標作為測試平臺支持的主要測試參量，然后對這些參數的測試方法進行研究，如led器件的帶寬測試，可以利用網絡分析儀的參數來測帶寬，也可以通過測光脈沖的上升/下降時間來推算帶寬。這可能是搭建可見光通信基本測試平臺的理想方案，后期再不斷增加測試參量，并建立在照明通信復用環境下可見光通信器件和模塊核心參數的測試規范。在vlc系統中，可視光源作為信號發射器，空氣作為傳輸介質或信道，以及信號接收設備用來接收信號。盡管vlc技術主要是為室內場景開發的，但該技術間用于更廣泛的環境，從水下到車載通信，不同環境的信道模型也有所差異。
技術實現思路
1、本專利
2、為實現上述目的，本專利技術提供的技術方案是：
3、本申請的第一方面提供了一種vlc關鍵器件數據智能治理方法，包括：
4、對廣泛環境下的vlc信道建模，以可視光源作為信號發射器，以傳輸介質作為信道，通過信號接收設備接收信號；
5、確認vlc信道建模的主要指標，對主要指標的相關數據采用k-means++算法進行聚類；其中，采用回歸模型過濾掉相關數據中的非本類型數據，采用回歸模型的評價標準模型對過濾掉的非本類型數據進行評價。
6、為優化上述技術方案，采取的具體措施還包括：
7、所述的傳輸介質為空氣；所述的主要指標包括光通量、發射功率、信道路徑損耗、接收功率、接收機噪聲與信噪比；所述的回歸模型的評價標準模型包括：相關系數檢驗r、決定系數r2和剩余標準差s。
8、所述信道路徑損耗計算方式如下：
9、
10、其中，ll是信道路徑損耗，m為朗伯輻射的數量級，ar為接收區域面積，d為信號接收設備和信號發射器之間的距離，α為信號接收設備法線和信號發射器—信號接收設備線之間的角度，β為信號發射器角度，m’表示按朗伯輻射級計算。
11、所述接收功率通過路徑損耗、光度函數和光譜功率計算，計算公式為：
12、
13、其中，sr(λ)＝llst(λ)，ll是信道路徑損耗，st(λ)是光譜功率分布，rf(λ)為濾光器的光譜響應；
14、當一個信號發射器中存在n個光源時，信號接收設備同時從多個光源接收信號，總接收功率為n個光源接收功率之和，此時信道接收功率表示為：
15、
16、其中，pr(total)表示從多個光源接收信號的信道接收總功率，pr(i)表示每個光源信道接收功率。
17、所述接收機噪聲與信噪比的計算方法為：
18、接收機噪聲包括三個來源：來自窗戶、門等的太陽輻射造成的環境光噪聲，其他照明源如白熾燈和熒光燈引起的噪聲；由信號和環境光在光電探測器中引起的散粒噪聲；光電探測器的電前置放大器噪聲；
19、接收器信噪比的計算為：
20、將接收機噪聲中，由太陽輻射和人工照明源引起的噪聲被過濾掉，根據散粒噪聲和光電探測器電路的熱噪聲來計算接收器信噪比，計算公式為：
21、
22、其中，σshot表示散粒噪聲的標準偏差，σthermal表示熱噪聲的標準偏差。
23、所述的對主要指標的相關數據采用k-means++算法進行聚類方法如下：
24、步驟1、在數據點之間隨機選擇一個中心ui；
25、步驟2、對于尚未選擇的每個數據點x，計算其與已經選擇的中心ui之間的距離j表示尚未選擇的數據點數；
26、步驟3、使用加權概率分布隨機選擇一個新的數據點作為新中心，其中選擇的點z的概率與成正比；
27、步驟4、重復步驟2和步驟3，直到選擇了k個中心，使k＝j；
28、步驟5、進行k均值聚類。
29、所述的回歸模型公式如下：
30、||xθ-y||2+||γθ||2
31、其中，x表示輸入，y表示輸出的預測結果，||||表示正則，θ表示擬合超參數，γ表示客觀的訓練結果；
32、使客觀的訓練結果γ為擬合值ai，防止過擬合運算過程如下：
33、θ(a)＝(xtx+ai)-1xty
34、其中，ⅰ表示單位矩陣，t表示權重常量，a表示單位矩陣的權重，θ(a)表示a確定的情況下求θ。
35、本申請的第二方面提供了一種vlc關鍵器件數據智能治理系統，包括：
36、vlc信道建模構建模塊，用于對廣泛環境下的vlc信道建模，以可視光源作為信號發射器，以傳輸介質作為信道，通過信號接收設備接收信號；
37、聚類模塊，用于確認vlc信道建模的主要指標，對主要指標的相關數據采用k-means++算法進行聚類；
38、回歸評價模塊，用于采用回歸模型過濾掉相關數據中的非本類型數據，采用回歸模型的評價標準模型對過濾掉的非本類型數據進行評價。
39、本申請的第三方面提供了一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行計算機程序時，實現如上所述的vlc關鍵器件數據智能治理方法。
40、本申請的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序使計算機執行如上所述的vlc關鍵器件數據智能治理方法。
41、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
42、盡管vlc技術主要是為室內場景開發的，但該技術也可用于更廣泛的環境，從水下到車載通信，不同環境的信道模型也有所差異。本專利技術對廣泛環境下的vlc信道建模，在本專利技術設計的vlc系統中，以可視光源作為信號發射器，空氣作為傳輸介質或信道，以及信號接收設備用來接收信號，主要包括光通量、發射功率、信道損耗、接收功率、接收機噪聲與信噪比5個指標，采用k-means++算法對以上5個指標的相關數據進行聚類。
43、本專利技術采用回歸模型過濾掉數據中不必要和價值不大的非本類型數據，為了防止回歸模型過濾掉數據有效或誤刪除有效訓練數據，采用回歸模型的評價標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述的傳輸介質為空氣；所述的主要指標包括光通量、發射功率、信道路徑損耗、接收功率、接收機噪聲與信噪比；所述的回歸模型的評價標準模型包括：相關系數檢驗r、決定系數R2和剩余標準差s。
3.根據權利要求2所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述信道路徑損耗計算方式如下：
4.根據權利要求2所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述接收功率通過路徑損耗、光度函數和光譜功率計算，計算公式為：
5.根據權利要求2所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述接收機噪聲與信噪比的計算方法為：
6.根據權利要求1所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述的對主要指標的相關數據采用K-means++算法進行聚類方法如下：
7.根據權利要求1所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述的回歸模型公式如下：
8.一種VLC關鍵器件數據智
9.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行計算機程序時，實現如權利要求1-7任一項所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序使計算機執行如權利要求1-7任一項所述的VLC關鍵器件數據智能治理方法。
...【技術特征摘要】
1.一種vlc關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的vlc關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述的傳輸介質為空氣；所述的主要指標包括光通量、發射功率、信道路徑損耗、接收功率、接收機噪聲與信噪比；所述的回歸模型的評價標準模型包括：相關系數檢驗r、決定系數r2和剩余標準差s。
3.根據權利要求2所述的vlc關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述信道路徑損耗計算方式如下：
4.根據權利要求2所述的vlc關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述接收功率通過路徑損耗、光度函數和光譜功率計算，計算公式為：
5.根據權利要求2所述的vlc關鍵器件數據智能治理方法，其特征在于：所述接收機噪聲與信噪比的計算方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉隨江，
申請(專利權)人：中電信數智科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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