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摘 要：提出了一种简化VoLTErra 的方法，通过对角剪枝只保留了高阶的对角线附近的交叉项，与传统的VoLTErra 级数相比，极大地降低了计算的复杂度，并且性能保持相似。针对码间串扰以及抑制效果有限的问题，将简化后的VoLTErra均衡器与传统的判决反馈均衡器（DFE）相结合作为第一级均衡器，采用机器学习中的无监督学习算法——基于密度的聚类（DBSCAN）算法作为第二级均衡器，将它们级联共同作用于整个系统。仿真结果表明与单独使用一级均衡器相比，采用两级混合均衡器可以显著降低系统的误码率，缓解LED的非线性效应。
关键词：可见光通信；非线性效应；VoLTErra 级数；机器学习；DBSCAN
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.06.012
引言
随着6G 研究的不断深入以及无线通信技术的飞速发展，射频（Radio Frequency，RF）通信的频谱资源已经十分紧张。在研究5G时，研究人员已经尽可能地提升了频谱利用的效率[1]。而在研究6G 时，当前的频谱资源已经不能满足日益增长的带宽需求，因此探索一种新的通信技术与扩展频段的方法非常重要。在此背景下，可见光通信（Visible Light Communication，VLC）[2]作为一种创新且极具潜力的通信技术，凭借其能将照明与通信功能完美融合、成本低廉、安全性高以及丰富的带宽资源的优势，迅速成为通信领域的一个研究焦点。然而，在实际的VLC 系统应用方面，仍面临着诸多挑战，尤其是系统内部存在的复杂非线性效应，如LED 光源的非线性发光特性[3]、背景光噪声的干扰、光信号在环境中多次反射导致的码间串扰[4]，以及光电器件的非线性损失等。这些非线性问题极大限制了VLC系统的传输速率和性能表现，成为制约其广泛应用的关键因素。
为解决上述问题，在通信系统中采用信道均衡技术，能大大减少系统的线性和非线性失真。文献[5]提出了一种基于LMS算法的自适应均衡系统，以缓解符号间干扰和阴影影响，然而这种单独的自适应算法过于简单;文献[6]在VoLTErra-DFE中提出了一种低复杂度的决策反馈均衡算法，实现在标准单模光纤中传输超过2km，但是因为VoLTErra的高阶幂级数项，计算复杂度较大；文献[7]将DBSCAN信号决策方法应用于PAM-4系统，但由于没有在聚类前对复杂的信号进行处理，导致难以恢复原始信号；文献[8]使用基于VoLTErra的非线性均衡器，虽然可以补偿LED非线性失真，但只使用单一均衡器仍然会存在误差累积且抑制效果较差。
鉴于现有使用单一均衡器的不足以及VoLTErra级数的计算复杂度，本文设计了一种基于多种均衡器组合的混合均衡架构，融合线性和非线性均衡器的优点，将经过简化复杂度的VoLTErra判决反馈均衡器作为混合均衡器的一级均衡器，使用递归最小二乘法来计算一级均衡器误差函数和更新线性和非线性均衡器权重。第二级滤波器采用DBSCAN均衡器，在降低符号间干扰和非线性失真后，再次进行优化，仿真结果显示混合均衡能进一步优化LED非线性对系统的影响。
