অপটিক্যাল ক্যামেরা কমিউনিকেশনের সিমুলেশন এবং পরীক্ষামূলক বৈধতা

1. বিষয়বস্তুর সারণী

• 2. সারসংক্ষেপ
• 3. ভূমিকা
• 4. পদ্ধতি
• 5. প্রযুক্তিগত বিবরণ এবং গাণিতিক সূত্রায়ন
• 6. পরীক্ষামূলক ফলাফল এবং চিত্রের বর্ণনা
• 7. বিশ্লেষণ কাঠামোর উদাহরণ
• 8. মূল বিশ্লেষণ
• 9. মূল অন্তর্দৃষ্টি, যৌক্তিক প্রবাহ, শক্তি ও দুর্বলতা, কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি
• 10. ভবিষ্যত প্রয়োগ এবং দৃষ্টিভঙ্গি
• 11. তথ্যসূত্র

2. সারসংক্ষেপ

ফটো ডিটেক্টর (PD) সহ দৃশ্যমান আলো যোগাযোগ (VLC) ব্যাপকভাবে গবেষণা করা হয়েছে, কিন্তু কমপ্লিমেন্টারি মেটাল অক্সাইড সেমিকন্ডাক্টর (CMOS) সেন্সর সহ অপটিক্যাল ক্যামেরা যোগাযোগের (OCC) জন্য অনুরূপ সরঞ্জামের অভাব রয়েছে। ক্যামেরা-ভিত্তিক VLC সিস্টেমের ডেটা রেট ক্যামেরার এক্সপোজার সময়ের কারণে অনেক কম। বিদ্যমান কয়েকটি OCC সিমুলেশন টুলের মধ্যে, কোনোটি এক্সপোজার সময় যখন সিগন্যাল পিরিয়ডের চেয়ে বেশি হয় তখন ছবির সিমুলেশন করার অনুমতি দেয় না। আমরা OCC-এর জন্য একটি সহজ সিমুলেশন কৌশল প্রস্তাব করছি যা ক্যামেরার শাটার স্পিডের বাইরের ফ্রিকোয়েন্সিতে সিস্টেমের কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়। এটি এখন ব্যবহৃত এক্সপোজার সীমার পরিবর্তে প্রকৃত ফ্রিকোয়েন্সিতে কাজ করে ডেটা রেট উন্নতি সক্ষম করে যেখানে একটি ডিকোডিং অ্যালগরিদম সনাক্তকরণ বন্ধ করে দেয়। সিমুলেশনের নির্ভুলতা দুটি ভিন্ন ক্যামেরার জন্য পরীক্ষামূলক ছবির সাথে সিমুলেটেড ছবির সনাক্তকরণ সাফল্যের হার তুলনা করে বৈধতা দেওয়া হয়েছিল।

3. ভূমিকা

VLC সিস্টেমের জন্য বিদ্যমান মানগুলি (IEEE 802.15.7 থেকে 802.11bb) উচ্চ গতির কারণে PD-কে ক্যামেরার চেয়ে অগ্রাধিকার দেয়। তবে, ক্যামেরার সর্বব্যাপীতা ক্যামেরা-ভিত্তিক VLC-এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রদান করে যেমন ইনডোর পজিশনিং এবং যানবাহন যোগাযোগ। সস্তা CMOS সেন্সরগুলি ইনডোর পজিশনিং সহজতর করার জন্য একমুখী যোগাযোগের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। রেডিও ফিঙ্গারপ্রিন্টিং বা চৌম্বক ক্ষেত্রের শক্তি-ভিত্তিক কৌশল ব্যবহার করে মোটামুটি ট্রান্সমিটার স্থানীয়করণ অর্জন করা যেতে পারে, কিন্তু তারা ক্যামেরা-ভিত্তিক VLC-এর মতো নির্ভুল নয়। প্রতিটি ট্রান্সমিটারকে স্বতন্ত্রভাবে সনাক্ত করতে, প্রেরিত কোডের দৈর্ঘ্য বেশি হতে হবে, যার জন্য উচ্চ ডেটা রেট প্রয়োজন। সিমুলেশন টুলগুলি সাধারণত অপারেশনের সর্বোচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি সনাক্ত করতে এবং কোডে বিটের সর্বোচ্চ সংখ্যা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। PD-ভিত্তিক VLC-এর জন্য এটির বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম থাকলেও, ক্যামেরা-ভিত্তিক VLC-এর জন্য তা নেই।

বর্তমান OCC সিমুলেশন কৌশলগুলি PD-গুলির মতো নির্ভুল নয়, কারণ CMOS ক্যামেরাগুলি দ্বারা নিযুক্ত বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন। ক্যামেরার কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য একটি সম্পূর্ণ ইমেজ প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন সহ একটি রেডিওমেট্রিক পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছিল কিন্তু রোলিং শাটার প্রভাব অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি। দূরত্ব অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ট্রান্সমিটারের জন্য একটি ল্যাম্বার্টিয়ান মডেল ব্যবহার করা হয়েছিল, এবং ফটোরিয়ালিস্টিক ছবি তৈরি করতে ব্লেন্ডারে ট্রান্সমিটার আলোকসজ্জার ডেটা ব্যবহার করা হয়েছিল, কিন্তু উভয়েরই OCC ক্ষমতার অভাব রয়েছে। CamComSim একটি নেটওয়ার্ক সিমুলেট করার জন্য একটি মার্কভ-মডুলেটেড বার্নোলি প্রক্রিয়া ব্যবহার করে কিন্তু ডিকোডিং অ্যালগরিদম পরীক্ষা সহজতর করার জন্য একটি চিত্র তৈরি করে না। প্রতিটি পিক্সেলের DC লাভ এবং ফটোমেট্রিক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে OCC সিমুলেশন করা হয়েছে, কিন্তু উভয়ই শাটার স্পিডের বাইরে অপারেশনের রূপরেখা দেয় না। বেশিরভাগ ক্যামেরা-ভিত্তিক VLC সিমুলেশন কৌশল সরাসরি কর্মক্ষমতা মেট্রিক্সের জন্য সমীকরণ নির্ধারণ করতে ভৌত নীতিগুলি ব্যবহার করে, যা দৃঢ়তার অভাবের দিকে পরিচালিত করে। আমরা পৃথক এক্সপোজার সময়কালের উপর প্রত্যাশিত আলোর তীব্রতার একটি সরল ওজনযুক্ত গড় ব্যবহার করে এটি সমাধান করি, যা বাস্তবতার কাছাকাছি ছবির সিমুলেশন অনুমতি দেয়।

4. পদ্ধতি

প্রক্রিয়ার রূপরেখা চিত্র 1-এ বর্ণিত হয়েছে, যেখানে ট্রান্সমিটারটি একটি LED প্যানেল আলো। একটি 10-বিট কোড বেছে নেওয়া হয়েছিল কারণ এটি 1024টি অনন্য বৈচিত্র্যের অনুমতি দেয় যা ইনডোর পজিশনিংয়ের জন্য ট্রান্সমিটার স্থানীয়করণের ক্ষেত্রে অনেকগুলি আলোতে বরাদ্দ করা যেতে পারে। এই কোডটি তখন ডিফারেনশিয়াল ম্যানচেস্টার এনকোডিং ব্যবহার করে এনকোড করা হয় বিটের রান দৈর্ঘ্য সীমিত করতে। সিমুলেশন কৌশলটি পৃথক এক্সপোজার সময়কালের উপর প্রত্যাশিত আলোর তীব্রতার একটি ওজনযুক্ত গড় ব্যবহার করে, যা এক্সপোজার সময় সিগন্যাল পিরিয়ডের চেয়ে বেশি হলেও নির্ভুল চিত্র তৈরি করতে সক্ষম করে। সিমুলেশনটি CMOS ক্যামেরার রোলিং শাটার প্রভাবের জন্য হিসাব করে, যা নির্ভুল OCC মডেলিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

5. প্রযুক্তিগত বিবরণ এবং গাণিতিক সূত্রায়ন

সিমুলেশনের মূল ভিত্তি হল এক্সপোজার সময়কালের উপর আলোর তীব্রতার ওজনযুক্ত গড়। একটি নির্দিষ্ট পিক্সেল $(i,j)$-এর জন্য, ক্যাপচার করা তীব্রতা $I_{i,j}$ নিম্নরূপ দেওয়া হয়:

$I_{i,j} = \frac{1}{T_{exp}} \int_{t_0}^{t_0+T_{exp}} L_{i,j}(t) \cdot S(t) \, dt$

যেখানে $T_{exp}$ হল এক্সপোজার সময়, $L_{i,j}(t)$ হল সময় $t$-এ পিক্সেল $(i,j)$-এ আপতিত আলোর তীব্রতা, এবং $S(t)$ হল শাটার ফাংশন (সাধারণত গ্লোবাল শাটারের জন্য একটি আয়তক্ষেত্রাকার উইন্ডো বা রোলিং শাটারের জন্য একটি স্লাইডিং উইন্ডো)। একটি রোলিং শাটার ক্যামেরার জন্য, প্রতিটি সারি $r$-এর একটি ভিন্ন শুরু সময় $t_0(r)$ থাকে, যা নিম্নরূপ:

$I_{i,j}^{(r)} = \frac{1}{T_{exp}} \int_{t_0(r)}^{t_0(r)+T_{exp}} L_{i,j}(t) \cdot S(t) \, dt$

পিরিয়ড $T_s$ সহ একটি বাইনারি OOK (অন-অফ কিয়িং) সিগন্যালের জন্য, ইন্টিগ্রেলটি বিযুক্ত করা যেতে পারে। যদি এক্সপোজার সময় সিগন্যাল পিরিয়ডের চেয়ে বেশি হয় ($T_{exp} > T_s$), তাহলে ক্যাপচার করা তীব্রতা একাধিক বিটের একটি ওজনযুক্ত যোগফল হয়ে যায়। সিমুলেশনটি একটি বিযুক্ত অনুমান ব্যবহার করে:

$I_{i,j}^{(r)} \approx \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} L_{i,j}(t_0(r) + k \cdot \Delta t) \cdot w_k$

যেখানে $N = T_{exp} / \Delta t$ হল উপ-ব্যবধানের সংখ্যা, এবং $w_k$ হল শাটার ফাংশনের জন্য হিসাবকারী ওজন। এটি ক্যামেরার নাইকুইস্ট হারের বাইরেও যেকোনো সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সিতে সিমুলেশন অনুমতি দেয়।

6. পরীক্ষামূলক ফলাফল এবং চিত্রের বর্ণনা

চিত্র 1: সিস্টেম ব্লক ডায়াগ্রাম

সিস্টেম ব্লক ডায়াগ্রামটি ট্রান্সমিটার (LED প্যানেল আলো) দেখায় যা একটি 10-বিট কোড তৈরি করে, যা ডিফারেনশিয়াল ম্যানচেস্টার এনকোডিং ব্যবহার করে এনকোড করা হয়। এনকোডেড সিগন্যালটি LED আলোকে মড্যুলেট করে। ক্যামেরাটি মড্যুলেটেড আলো ক্যাপচার করে, এবং চিত্রটি থ্রেশহোল্ডিং কৌশল ব্যবহার করে একটি ডিকোডিং অ্যালগরিদম দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়। সিমুলেশনটি এই পাইপলাইনটি প্রতিলিপি করে, সিন্থেটিক চিত্র তৈরি করে যা পরে একই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডিকোড করা হয়।

পরীক্ষামূলক বৈধতা

সিমুলেশনটি দুটি ভিন্ন ক্যামেরা ব্যবহার করে বৈধতা দেওয়া হয়েছিল: একটি স্মার্টফোন ক্যামেরা এবং একটি মেশিন ভিশন ক্যামেরা। সনাক্তকরণ সাফল্যের হার সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সির একটি ফাংশন হিসাবে পরিমাপ করা হয়েছিল। ফলাফলগুলি দেখিয়েছে যে সিমুলেশনটি নির্ভুলভাবে সেই ফ্রিকোয়েন্সির ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যেখানে ডিকোডিং অ্যালগরিদম সনাক্তকরণ বন্ধ করে দেয়, যা 5% ত্রুটির মধ্যে পরীক্ষামূলক ডেটার সাথে মিলে যায়। উদাহরণস্বরূপ, 1 kHz (এক্সপোজার সময় 1 ms) সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সিতে, সিমুলেশনটি 95% সাফল্যের হার ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল, যখন পরীক্ষায় 93% ফলাফল পাওয়া গিয়েছিল। 5 kHz-এ, সিমুলেশন এবং পরীক্ষা উভয়ই 10% এর নিচে সাফল্যের হারে তীব্র পতন দেখিয়েছে, যা শাটার স্পিড সীমার বাইরে কর্মক্ষমতা মডেল করার সিমুলেশনের ক্ষমতা নিশ্চিত করে।

7. বিশ্লেষণ কাঠামোর উদাহরণ

কেস স্টাডি: 10-বিট কোড সহ ইনডোর পজিশনিং

100টি LED আলো সহ একটি ইনডোর পজিশনিং সিস্টেম বিবেচনা করুন, প্রতিটি একটি অনন্য 10-বিট কোড প্রেরণ করে। ডিফারেনশিয়াল ম্যানচেস্টার এনকোডিং ব্যবহার করে, সর্বোচ্চ রান দৈর্ঘ্য 2 বিটে সীমাবদ্ধ, যা নির্ভরযোগ্য ক্লক পুনরুদ্ধার নিশ্চিত করে। সিমুলেশন কাঠামোটি সিস্টেমটিকে বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সিতে পরীক্ষা করার অনুমতি দেয় যাতে সর্বোচ্চ অপারেটিং ফ্রিকোয়েন্সি খুঁজে পাওয়া যায় যেখানে সমস্ত 100টি কোড সফলভাবে ডিকোড করা যায়। 30 fps (33 ms এক্সপোজার) সহ একটি ক্যামেরার জন্য, সিমুলেশনটি দেখায় যে 500 Hz পর্যন্ত ফ্রিকোয়েন্সি >90% সাফল্যের হারে ডিকোড করা যেতে পারে, যা প্রতি আলোতে 500 bps ডেটা রেট সক্ষম করে। এটি 0.2 সেকেন্ডের মধ্যে 100টি আলোর অনন্য সনাক্তকরণের জন্য যথেষ্ট।

8. মূল বিশ্লেষণ

পেপারটি অপটিক্যাল ক্যামেরা কমিউনিকেশন (OCC)-এ একটি গুরুত্বপূর্ণ বাধার একটি ব্যবহারিক সমাধান উপস্থাপন করে: এক্সপোজার সময় যখন সিগন্যাল পিরিয়ডের চেয়ে বেশি হয় তখন সিস্টেমের কর্মক্ষমতা মডেল করার জন্য বিদ্যমান সিমুলেশন সরঞ্জামগুলির অক্ষমতা। এটি একটি উল্লেখযোগ্য অবদান কারণ এটি সরাসরি প্রচলিত ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে যে OCC ডেটা রেটগুলি মৌলিকভাবে ক্যামেরার শাটার স্পিড দ্বারা সীমাবদ্ধ। এক্সপোজার সময়কালের উপর আলোর তীব্রতার একটি ওজনযুক্ত গড় ব্যবহার করে, লেখকরা কার্যকরভাবে প্রদর্শন করেন যে নাইকুইস্ট হারের বাইরের ফ্রিকোয়েন্সিতেও ডিকোডিং সম্ভব, যদি ডিকোডিং অ্যালগরিদম যথেষ্ট শক্তিশালী হয়। এটি অন্যান্য ক্ষেত্রের ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেমন ইমেজ-টু-ইমেজ অনুবাদের জন্য CycleGAN-এর ব্যবহার (Zhu et al., 2017), যেখানে শেখা-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি কম-নমুনাকৃত বা অ্যালিয়াসড ডেটা থেকে তথ্য পুনরুদ্ধার করতে পারে। দুটি ভিন্ন ক্যামেরার সাথে পরীক্ষামূলক বৈধতা বিশ্বাসযোগ্যতা যোগ করে, কিন্তু পেপারটিতে সিগন্যাল-টু-নয়েজ রেশিও (SNR) সীমার গভীর তাত্ত্বিক বিশ্লেষণের অভাব রয়েছে। সিমুলেশন কৌশলটি তার সরলতায় মার্জিত, কিন্তু এটি একটি রৈখিক ক্যামেরা প্রতিক্রিয়া অনুমান করে, যা সমস্ত CMOS সেন্সরের জন্য, বিশেষ করে কম আলোর স্তরে, ধারণ নাও করতে পারে। ডিফারেনশিয়াল ম্যানচেস্টার এনকোডিংয়ের ব্যবহার বেসলাইন ওয়ান্ডার প্রশমিত করার জন্য একটি স্মার্ট পছন্দ, কিন্তু পেপারটি অন্যান্য এনকোডিং স্কিম যেমন 4B5B বা 8B10B অন্বেষণ করে না যা আরও ভাল বর্ণালী বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করতে পারে। শিল্প দৃষ্টিকোণ থেকে, এই কাজটি ইনডোর পজিশনিং এবং যানবাহন যোগাযোগের জন্য ব্যবহারিক OCC সিস্টেমের দিকে একটি পদক্ষেপ, কিন্তু ডেটা রেট (শত bps) এখনও PD-ভিত্তিক VLC (Mbps) থেকে অনেক গুণ কম। প্রকৃত মূল্য অতিরিক্ত হার্ডওয়্যার খরচ ছাড়াই বিদ্যমান ক্যামেরা পরিকাঠামো ব্যবহার করার মধ্যে নিহিত। ভবিষ্যতের কাজ ফ্রিকোয়েন্সি সীমা আরও ঠেলে দেওয়ার জন্য অভিযোজিত এক্সপোজার নিয়ন্ত্রণ এবং মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক ডিকোডিংয়ের উপর ফোকাস করা উচিত।

9. মূল অন্তর্দৃষ্টি, যৌক্তিক প্রবাহ, শক্তি ও দুর্বলতা, কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি

মূল অন্তর্দৃষ্টি: পেপারের কেন্দ্রীয় থিসিস হল যে OCC সিস্টেমগুলি একটি সিমুলেশন কৌশল ব্যবহার করে ক্যামেরার শাটার স্পিডের বাইরের ফ্রিকোয়েন্সিতে কাজ করতে পারে যা এক্সপোজার সময়কালের উপর আলোর একীকরণকে নির্ভুলভাবে মডেল করে। এটি নাইকুইস্ট হারে অপারেশন সীমিত করার বর্তমান অনুশীলন থেকে একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন।

যৌক্তিক প্রবাহ: পেপারটি OCC সিমুলেশন সরঞ্জামগুলিতে ফাঁক চিহ্নিত করে শুরু হয়, তারপর একটি সহজ ওজনযুক্ত-গড় কৌশল প্রস্তাব করে, পরীক্ষামূলকভাবে এটি বৈধতা দেয় এবং প্রভাব নিয়ে আলোচনা করে। প্রবাহটি যৌক্তিক কিন্তু ত্রুটির সীমার আরও কঠোর গাণিতিক উদ্ভব দ্বারা শক্তিশালী করা যেতে পারে।

শক্তি ও দুর্বলতা: শক্তির মধ্যে রয়েছে সিমুলেশনের সরলতা, দুটি ক্যামেরার সাথে পরীক্ষামূলক বৈধতা এবং স্পষ্ট ব্যবহারিক প্রভাব। দুর্বলতার মধ্যে রয়েছে রৈখিক ক্যামেরা প্রতিক্রিয়ার অনুমান, SNR বিশ্লেষণের অভাব এবং এনকোডিং স্কিমগুলির সীমিত অন্বেষণ। পেপারটি মোশন ব্লার বা পরিবর্তনশীল পরিবেষ্টিত আলোর অবস্থার প্রভাবও সমাধান করে না।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: অনুশীলনকারীদের জন্য, এই কাজটি OCC সিস্টেম ডিজাইন করার জন্য একটি ব্যবহারযোগ্য সিমুলেশন কাঠামো সরবরাহ করে। মূল শিক্ষণীয় বিষয় হল যে সর্বোচ্চ অপারেটিং ফ্রিকোয়েন্সি শাটার স্পিড দ্বারা নয়, ডিকোডিং অ্যালগরিদমের ব্যর্থতা বিন্দু দ্বারা নির্ধারিত হওয়া উচিত। গবেষকদের জন্য, পেপারটি অভিযোজিত এক্সপোজার নিয়ন্ত্রণ, মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক ডিকোডিং এবং রোলিং শাটার প্রভাবের সাথে একীকরণের জন্য পথ খুলে দেয়। গ্রহণ ত্বরান্বিত করতে সিমুলেশন কোডটি ওপেন-সোর্স করা উচিত।

10. ভবিষ্যত প্রয়োগ এবং দৃষ্টিভঙ্গি

প্রস্তাবিত সিমুলেশন কৌশলটির OCC সিস্টেম ডিজাইনে বিস্তৃত প্রয়োগ রয়েছে। ইনডোর পজিশনিংয়ে, এটি শত শত আলোর অনন্য সনাক্তকরণের জন্য দীর্ঘ কোড ব্যবহার সক্ষম করে, নির্ভুলতা উন্নত করে। যানবাহন যোগাযোগে, এটি স্ট্যান্ডার্ড ক্যামেরা ব্যবহার করে ট্রাফিক লাইট থেকে যানবাহনে নির্ভরযোগ্য ডেটা ট্রান্সমিশনের অনুমতি দেয়। কৌশলটি মাল্টি-এলইডি ট্রান্সমিটার এবং MIMO-OCC সিস্টেমে প্রসারিত করা যেতে পারে। ভবিষ্যত দিকনির্দেশনার মধ্যে রয়েছে:

• অভিযোজিত এক্সপোজার নিয়ন্ত্রণ: SNR অপ্টিমাইজ করতে সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে এক্সপোজার সময় সামঞ্জস্য করা।
• মেশিন লার্নিং ডিকোডিং: সরাসরি চিত্র ডিকোড করতে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) ব্যবহার করা, সম্ভাব্যভাবে আরও উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সিতে তথ্য পুনরুদ্ধার করা।
• Li-Fi-এর সাথে একীকরণ: হাইব্রিড সিস্টেমের জন্য PD-ভিত্তিক VLC-এর সাথে OCC-কে একত্রিত করা যা উভয়ের শক্তিকে কাজে লাগায়।
• মানকীকরণ: কৌশলটি OCC-এর জন্য ভবিষ্যতের IEEE মানকে অবহিত করতে পারে, আন্তঃকার্যক্ষমতা সক্ষম করে।

11. তথ্যসূত্র

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
2. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks–Part 15.7: Short-Range Wireless Optical Communication Using Visible Light, IEEE Std 802.15.7-2018.
3. Pathak, P. H., Feng, X., Hu, P., & Mohapatra, P. (2015). Visible light communication, networking, and sensing: A survey, potential and challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(4), 2047-2077.
4. Danakis, C., Afgani, M., Povey, G., Underwood, I., & Haas, H. (2012). Using a CMOS camera sensor for visible light communication. IEEE Globecom Workshops, 1244-1248.
5. Nguyen, T., Islam, A., & Jang, Y. M. (2017). Performance analysis of optical camera communication using rolling shutter and multi-level modulation. IEEE Access, 5, 24614-24624.
6. Le, N. T., & Jang, Y. M. (2015). Performance evaluation of optical camera communication using OOK and rolling shutter. International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), 1001-1005.