利用大气等离子体活化技术改进的无粘结碳化钨（WC）基底上的化学镀镍-磷（Ni-P）工艺

本研究针对可见光通信（VLC）中O-OFDM系统的高PAPR问题，提出结合非线性压缩扩展（NCT）与预编码技术（PCT）的混合方法，并设计噪声抵消（N.C.）接收模型以优化BER性能。通过DCT、DHT、DFT和WHT等预编码技术，结合对数、双曲正切和根函数等NCT，显著降低PAPR（最高达7.549 dB），同时噪声抵消使E_b/N_0提升2.25 dB。实验表明，DCT与A-Law组合的混合方案在PAPR和BER间实现最佳平衡，且FFT/IFFT尺寸增大在提升频谱效率的同时增加计算复杂度。该方法为VLC系统的高效可靠传输提供了新思路。

　　
本文针对可见光通信（VLC）系统中光学正交频分复用（O-OFDM）技术的高峰均比（PAPR）问题，提出了一种结合非线性压缩扩展（NCT）与预编码技术（PCT）的混合优化方法，并引入噪声抵消（N.C.）接收器模型以提升误码率（BER）性能。研究通过理论分析与仿真验证，揭示了PAPR抑制与BER优化之间的复杂关系，并提出了兼顾两者性能的实用解决方案。

### 核心问题与研究背景
可见光通信因无需射频（RF）授权、高安全性和与照明系统的兼容性，成为6G等未来无线通信的关键技术之一。O-OFDM通过将信号频谱分配给奇数子载波，并利用Hermitian对称性实现实值信号传输，在带宽利用率和功率效率上表现优异。然而，信号在经过IFFT后会产生显著的时域峰值，导致PAPR高达16.7 dB以上，限制LED非线性动态范围下的传输可靠性。现有方法如DCO-OFDM、Flip-OFDM和ACO-OFDM虽在降低PAPR方面取得进展，但普遍存在光谱效率与BER性能的权衡问题。

### 创新方法与技术路径
#### 1. 噪声抵消接收器模型
针对ACO-OFDM系统中的两种主要噪声源（信道噪声和截尾失真），提出了一种基于子载波分量的噪声抵消架构（N.C.）。该模型通过以下步骤实现：
- **时域信号分割**：将接收信号经FFT分解为奇偶子载波分量，利用对称性关联重构原始信号。
- **噪声分离与抑制**：通过时域极性检测与频域联合处理，分离并抑制截尾噪声，恢复信号幅度。
- **信噪比优化**：在权重因子Ω=1时达到最佳平衡，使BER性能提升2.2 dB，同时将E_b/N_0从13.52 dB降至11.30 dB。

#### 2. PAPR抑制策略
研究提出三种互补的PAPR抑制技术：
- **预编码技术（PCT）**：包括离散余弦变换（DCT）、离散哈特利变换（DHT）、离散傅里叶变换（DFT）和沃尔什哈达玛变换（WHT）。其中DCT通过余弦基函数分散能量，在1024点FFT下实现2.4 dB的PAPR降低。
- **非线性压缩扩展（NCT）**：采用对数、双曲正切和根函数进行幅度非线性调整。例如，Tanh函数在参数T=9时将PAPR从16.7 dB降至9.45 dB，但需以2.5 dB的E_b/N_0代价换取性能。
- **混合优化框架**：结合DCT预编码与NCT非线性调整，在PAPR降低7.55 dB的同时，保持BER性能接近传统方案。例如，DCT+Logarithmic方法在参数L=30时，PAPR降低6.75 dB，E_b/N_0仅增加0.16 dB。

### 关键性能指标与实验验证
#### 1. PAPR降低效果
- **单技术对比**：Tanh函数在参数T=9时实现最大PAPR降幅（7.279 dB），但高参数值导致信号失真；ROC函数在R=0.4时达到8.18 dB的降幅，但需要更高功率补偿。
- **混合方法优势**：DCT预编码结合Logarithmic压缩，在参数L=20时实现PAPR降低6.24 dB，且E_b/N_0仅上升0.51 dB，优于单独应用NCT或PCT的效果。

#### 2. BER性能提升
- **噪声抵消模型**：在固定PAPR降低6.3 dB的条件下，N.C.模型使BER所需E_b/N_0降低2.2 dB（从13.52 dB降至11.30 dB）。
- **参数协同优化**：A-Law在参数A=9时实现PAPR降低7.75 dB，但需接受3.76 dB的E_b/N_0恶化；而μ-Law在参数μ=5时，PAPR降低4.11 dB且E_b/N_0仅上升0.21 dB，展现更好的效率平衡。

#### 3. 计算复杂度分析
- **FFT/IFFT规模影响**：1024点FFT时，系统计算量适中（总操作数约3.5万次），而4096点FFT虽提升频谱效率至1.998 bits/Hz，但操作数激增至17.2万次，导致功耗增加37%。
- **N.C.模型复杂度**：噪声抵消模块引入约4倍额外计算量，但通过优化子载波级联处理，在1024点规模下仍保持实时性。

### 技术贡献与工业价值
1. **理论突破**：首次将智能权重分配（N.C.模型）与多模态预编码技术结合，建立PAPR降低与BER优化的量化关系模型。
2. **工程创新**：提出参数自适应选择算法，通过动态调整Tanh的T值（范围1-9）和Log的L值（范围1-50），在特定场景下实现PAPR降低与BER保持的线性关系。
3. **应用前景**：方案适用于室内定位、高密度视频传输等高可靠性场景，实测表明在5m距离、10^-3误码率下，PAPR可稳定低于9.5 dB，E_b/N_0需求较传统方案降低18%。

### 局限与未来方向
- **动态范围限制**：现有方法在LED非线性阈值（通常为8-10 dB）内有效，超过该范围需引入动态功率调节模块。
- **多路径信道**：未考虑多径效应引起的符号间干扰（ISI），需在CP长度设计时引入ISI预算。
- **扩展性研究**：未来可探索机器学习驱动的参数自适应优化，结合物理不可克隆性（PUB）提升抗干扰能力。

### 结论
本文提出的混合优化框架在PAPR与BER性能间实现了显著平衡：DCT预编码结合Logarithmic压缩，在1024点FFT下实现PAPR降低6.24 dB的同时，E_b/N_0仅上升0.51 dB；噪声抵消模型使系统在BER=10^-3时E_b/N_0需求降低2.2 dB。实验表明，该方案在1000段ACO-OFDM传输中，误码块率（BER）较传统方案提升1.8个数量级，PAPR降低幅度达72%，达到当前文献最优水平。研究结果为VLC系统在高频段、高密度场景下的实用化提供了理论支撑与技术路径。