In order to alleviate the impact of turbulence on the performance of underwater wireless optical communication (UWOC) in real time, and achieve high-speed real-time transmission and low cost and miniaturization of equipment, a 2×2 real-time multiple-input and multiple-output (MIMO) high-speed miniaturized UWOC system based on a field-programmable gate array (FPGA) and a high-power light-emitting diode (LED) array is designed in this Letter. In terms of multiplexing gain, the imaging MIMO spatial multiplexing and high-order modulation for the first time are combined and the real-time high-speed transmission of PAM-4 signal based on the LED array light source in 12 m underwater channel at 100 Mbps rate is implemented, which effectively improves the throughput of the UWOC system with a high-power commercial LED light source. In light of diversity gain, the system employs the diversity of repeated coding scheme to receive two identical non-return-to-zero on-off keying (NRZ-OOK) signals, which can compensate the fading or flickering sublinks in real time under the bubble-like simulated turbulence condition, and has high robustness. To our knowledge, this is the first instance of a high rate and long-distance implementation of a turbulence-resistant real-time MIMO miniaturized UWOC system based on FPGA and high-power LED arrays. With spatial diversity or spatial multiplexing capabilities, its low cost, integrity, and high robustness provide the system with important practical prospects.

针对自由空间光（FSO）通信系统易受大气湍流效应影响的问题，为降低系统在饱和湍流情况下的误码率（BER），并且考虑到实际工程中需要在有限信噪比（SNR）下得到最大的分集增益，需要对系统的分集性能进行研究，以得到分集增益与SNR和系统链路数量等参数的关系。文章选择采用多输入多输出（MIMO）技术，设计了基于正交振幅调制（QAM）的MIMO-FSO通信系统，分析了系统在负指数分布信道模型下的性能表现，推导出系统的BER计算公式与分集增益相关参数（如分集阶数（DO）、分集阶数增量（IDO）和收敛速度（SOC）等）的闭式表达式，并利用数学软件Matlab进行仿真实验，通过蒙特卡洛仿真来验证所推导公式的准确性。仿真结果表明，MIMO技术在不增加发射功率和接收孔径面积的情况下，可以大幅度降低FSO通信系统的BER，且在饱和湍流信道下，系统链路数量越多或湍流强度越低时，DO随SNR增长到理论最大值的速度越快。MIMO技术有效地抑制了大气湍流对系统的负面影响，大幅提高了系统性能。在条件允许的情况下，尽量使用多的发射机和接收机可以使得系统在有限SNR下获得的分集增益更高，但是也需要考虑到实际工程中的部署成本和安装难度来选择合适的链路数量。

太赫兹波由于其高分辨率、高穿透性和高安全性等特点，太赫兹MIMO阵列雷达结合了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）阵列技术，能够实现实时高分辨率成像，在人体安检等领域得到了广泛应用。然而，由于太赫兹波波长更短以及稀疏布阵使阵元间距远大于发射信号半波长，使阵列雷达波束方向图中出现高栅旁瓣电平问题，影响成像质量。针对该问题，文中在差分进化算法的基础上提出了一种双策略自适应差分进化算法（Dual Strategy Adaptive Differential Evolution，DSADE）用于阵列优化：首先，改进种群初始化方法，使用Kent混沌序列生成初始种群，该方法能够使初始个体基因在解空间中分布更加均匀；其次，提出了一种双变异策略，使算法能够根据迭代次数和个体适应度值选择合适的变异策略；最后，对参数进行了自适应改进，使参数能够根据个体进化情况进行自主调整。为验证DSADE算法收敛性选取了8组标准函数对算法进行了测试，DSADE算法在所有测试函数上均能取得最好的收敛效果。此外，使用DSADE算法对太赫兹MIMO雷达进行了仿真优化实验，该算法比优化效果最好的人工蜂群算法的归一化峰值旁瓣电平比值降低了1.21 dB。实验结果表明：文中提出的DSADE算法能够有效抑制太赫兹MIMO阵列雷达的峰值旁瓣电平，优化后的阵列雷达具有更低的旁瓣电平水平。

多输入多输出（Multiple-input-multiple-output，MIMO）可见光通信（Visible Light Communications，VLC）系统接收端需精确的信道状态信息用以解调信号，而常用的最小二乘算法对噪声敏感，估计误差较大，难以保证可靠性。基于信道稀疏特性，利用压缩感知方法进行MIMO-VLC信道估计，提出一种基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的稀疏度预测自适应匹配追踪（DFT Based Prediction-sparsity Adaptive Matching Pursuit，DFT-SAMP）算法。首先，通过DFT的稀疏度预测方法对信道冲激响应的稀疏度进行预估计，将估计的稀疏度作为算法初始步长，以快速逼近真实稀疏度，提高算法效率；其次，采用SAMP算法重构信道冲激响应，提高信道估计准确性，保证通信可靠性。基于2×2的MIMO-VLC系统信道估计实验结果表明，导频数为32时，本文算法相较于最小二乘算法在误码率满足前向纠错的误码率阈值（3.8×10^-3）时所需的信噪比降低4.5 dB；利用DFT-SAMP算法进行信道估计，在保证可靠性的同时，运行效率相比SAMP算法提升约69%，为MIMO-VLC系统信道估计提供了更为有效的方式。

超奈奎斯特(FTN)技术可以提高无线光通信(OWC)系统的频谱效率，但信号在传输过程中会受到人为引入码间干扰(ISI)和大气湍流的影响，导致系统误码率(BER)性能恶化。针对此问题，文章构建了4阶脉冲幅度调制(4PAM)的多输入多输出(MIMO)FTN-OWC系统，通过采用MIMO技术抑制了大气湍流对信号的影响。在此基础上，推导了该系统在Log-normal信道下的理论BER，并分析了信道间相关性对系统BER性能的影响。仿真结果表明，当BER为10^-4时，2×2 MIMO-FTN系统的BER性能较单输入单输出(SISO)-FTN系统提高了9.5 dB。当信道相关且相关因子低于0.6时，MIMO-FTN系统的BER性能优于SISO-FTN系统。

针对多输入多输出（MIMO）检测算法在大规模模式数目的模分复用（MDM）光纤信道中用来补偿模式相关损耗（MDL）时，会出现计算复杂度过高、性能下降的问题，文章提出将大规模MIMO检测算法应用于光纤信道中。文章研究的算法有最小均方误差（MMSE）、共轭梯度（CG）、高斯-塞德尔（GS）、基于无穷范数的乘子交替方向（ADMIN）法和基于盒约束的优化坐标下降（OCDBOX）法。结果表明，在MDL受损的光通信系统中，OCDBOX算法表现出最好的误码率（BER）性能，但复杂度较高。而ADMIN检测算法具有次好的BER性能和较低的计算复杂度，因此在MDL受损的MDM系统中，ADMIN检测算法可以作为良好的候选方案。