1. Introducción

Este artículo investiga un sistema de Comunicación por Luz Visible (VLC) con Acceso Múltiple No Ortogonal (NOMA) mejorado mediante Receptores de Diversidad Angular (ADR). El principal desafío abordado es la limitación de los sistemas VLC convencionales para proporcionar altas tasas de datos debido a factores como la Interferencia Intersímbolo (ISI) y la Interferencia de Canal Coexistente (CCI). El sistema propuesto combina la eficiencia espectral de NOMA con las capacidades de mitigación de interferencias y captura de señal de un ADR de 4 ramas, con el objetivo de maximizar las tasas de datos de los usuarios en un entorno interior.

2. Modelo del Sistema

El sistema se modela dentro de una sala vacía de 8m × 4m × 3m. El canal óptico incorpora reflexiones de paredes y techos, modelados como reflectores lambertianos con un coeficiente de reflectividad (ρ) de 0.8. Se emplea trazado de rayos para simular la propagación multicamino de las señales luminosas.

2.1 Modelado de la Sala y del Canal

La respuesta al impulso del canal interior se calcula considerando tanto los componentes de línea de vista (LOS) como los difusos (reflejados). Las superficies reflectantes se dividen en pequeños elementos de área dA. La ganancia en corriente continua (DC) del canal para un receptor con área de detector $A_{pd}$ y ganancia $T_s(\psi)$ viene dada por:

$H(0) = \frac{(m+1)A_{pd}}{2\pi d^2} \cos^m(\phi) T_s(\psi) g(\psi) \cos(\psi)$ para $0 \le \psi \le \Psi_c$

donde $m$ es el orden lambertiano, $d$ es la distancia, $\phi$ es el ángulo de irradiancia, $\psi$ es el ángulo de incidencia y $\Psi_c$ es el campo de visión (FOV) del receptor.

2.2 Diseño del Receptor de Diversidad Angular (ADR)

El ADR consta de cuatro fotodetectores de FOV estrecho, cada uno orientado en una dirección diferente (por ejemplo, hacia las esquinas de la sala o puntos de acceso específicos). Este diseño permite al receptor seleccionar la rama con la mejor relación señal-ruido (SNR) o combinar señales, reduciendo efectivamente el impacto de la luz ambiental, la dispersión multicamino y la interferencia de canal coexistente.

2.3 Principio NOMA y Asignación de Potencia

NOMA opera superponiendo las señales de múltiples usuarios en el dominio de la potencia en el transmisor. En el receptor, se utiliza Cancelación Sucesiva de Interferencias (SIC) para decodificar las señales. La potencia se asigna de forma inversamente proporcional a la ganancia del canal: los usuarios con mejores condiciones de canal (señales más fuertes) reciben menos potencia, mientras que los usuarios con condiciones más pobres reciben más potencia para garantizar equidad. La tasa alcanzable para el usuario $i$ es:

$R_i = B \log_2 \left(1 + \frac{P_i |h_i|^2}{\sum_{j>i} P_j |h_i|^2 + \sigma^2}\right)$

donde $B$ es el ancho de banda, $P_i$ es la potencia asignada al usuario $i$, $h_i$ es la ganancia del canal y $\sigma^2$ es la varianza del ruido.

3. Resultados de Simulación y Discusión

El rendimiento del sistema NOMA-VLC con ADR se compara con un sistema de referencia que utiliza un único receptor de FOV amplio.

3.1 Comparación de Rendimiento: ADR vs. Campo de Visión Amplio

El hallazgo clave es que el sistema basado en ADR logra una mejora promedio en la tasa de datos de 35% sobre el sistema con receptor de FOV amplio. Esta ganancia se atribuye a la capacidad del ADR para capturar selectivamente señales más fuertes y menos distorsionadas y rechazar componentes interferentes de otros transmisores o reflexiones.

3.2 Análisis y Optimización de la Tasa de Datos

Las simulaciones implican optimizar la asignación de recursos (potencia) entre los usuarios en función de sus condiciones de canal instantáneas, derivadas de las selecciones de rama del ADR. La optimización tiene como objetivo maximizar la tasa de datos total manteniendo la equidad entre usuarios, siguiendo el enfoque previo de los autores [36]. Los resultados demuestran que la combinación de selección adaptativa de rama y asignación de potencia NOMA mejora significativamente la eficiencia espectral.

Métrica de Rendimiento Clave

Ganancia Promedio en Tasa de Datos del 35% lograda por el sistema NOMA-VLC basado en ADR en comparación con la línea de base de receptor de FOV amplio.

4. Conclusión

El artículo concluye que integrar Receptores de Diversidad Angular con NOMA en sistemas VLC es una estrategia altamente efectiva para superar limitaciones clave como la interferencia y el ancho de banda limitado. El ADR de 4 ramas proporciona ganancias sustanciales en la tasa de datos al mejorar la calidad de la señal y permitir una asignación de potencia multiusuario más eficiente mediante NOMA. Este trabajo valida el potencial del diseño avanzado de receptores combinado con multiplexación no ortogonal para las redes ópticas inalámbricas de próxima generación.

5. Perspectiva Central del Analista

Perspectiva Central: Este artículo no trata solo de una mejora marginal; es un giro estratégico. Identifica correctamente que el cuello de botella para VLC denso y de alta capacidad no es solo el transmisor (donde se centra la mayoría de la investigación, por ejemplo, en µLEDs o diodos láser), sino críticamente, la capacidad del receptor para discriminar señales en un entorno ruidoso y multicamino. La ganancia del 35% de un ADR de 4 ramas relativamente simple es un poderoso testimonio de esta dimensión a menudo pasada por alto.

Flujo Lógico: El argumento es sólido: 1) VLC sufre de interferencia (CCI/ISI), 2) Los ADR mitigan la interferencia mediante filtrado espacial, 3) Las señales más limpias permiten una multiplexación más agresiva (NOMA), 4) La multiplexación en el dominio de la potencia de NOMA aumenta la eficiencia espectral. La simulación en un modelo de sala estandarizado (similar a los utilizados por el grupo de trabajo IEEE 802.15.7r1) proporciona una validación creíble.

Fortalezas y Debilidades: La fortaleza radica en la combinación pragmática de dos conceptos maduros (recepción por diversidad y NOMA) para una ganancia clara y cuantificable. La metodología es robusta. Sin embargo, la debilidad está en la simplicidad del modelo ADR. Los ADR del mundo real enfrentan desafíos como la correlación entre ramas, la mayor complejidad del hardware y la necesidad de algoritmos de selección de rama rápidos y de bajo consumo, cuestiones que solo se insinúan. En comparación con la investigación de vanguardia sobre óptica adaptativa o VLC MIMO basado en receptores de imagen (como se ve en trabajos del MIT Media Lab o del BWRC de UC Berkeley), este enfoque es más inmediatamente implementable pero puede tener un límite de capacidad última más bajo.

Perspectivas Accionables: Para los profesionales de la industria, este artículo es una luz verde para invertir en innovación del lado del receptor. Los gerentes de producto para sistemas Li-Fi o VLC industriales deben priorizar la integración de receptores multielemento. Para los investigadores, los próximos pasos son claros: 1) Investigar el aprendizaje automático para la selección dinámica y óptima de ramas ADR y el emparejamiento de usuarios NOMA. 2) Explorar la integración con multiplexación por división de longitud de onda (WDM) para ganancias multiplicativas. 3) Realizar pruebas en el mundo real con usuarios móviles para validar el rendimiento dinámico. Ignorar la diversidad de receptores en los futuros estándares VLC sería un descuido significativo.

6. Detalles Técnicos y Formulación Matemática

La contribución técnica central es la optimización conjunta de la selección de rama ADR y la asignación de potencia NOMA. La señal recibida en la $k$-ésima rama del ADR para el usuario $i$ es:

$y_{i,k} = h_{i,k} \sum_{u=1}^{U} \sqrt{P_u} x_u + n_{i,k}$

donde $h_{i,k}$ es la ganancia del canal desde el transmisor a la $k$-ésima rama para el usuario $i$, $P_u$ es la potencia asignada a la señal $x_u$ del usuario $u$, y $n_{i,k}$ es ruido blanco gaussiano aditivo. El receptor selecciona la rama $k^*$ para cada usuario o paso de decodificación que maximiza la SNR efectiva. El proceso SIC en un usuario con ganancia de canal $|h_i|^2$ decodifica las señales en orden de ganancia de canal creciente. Los coeficientes de asignación de potencia $\alpha_i$ (donde $\sum \alpha_i = 1$, y $\alpha_i < \alpha_j$ si $|h_i|^2 > |h_j|^2$) se optimizan para maximizar la tasa total $\sum R_i$ bajo una restricción de potencia total $P_T$.

7. Resultados Experimentales y Descripción de Gráficos

Aunque el artículo se basa en simulaciones, los resultados descritos pueden visualizarse mediante gráficos clave:

  • Gráfico 1: Tasa Total vs. Potencia de Transmisión: Este gráfico mostraría dos curvas, una para el sistema ADR-NOMA y otra para la línea de base Wide-FOV-NOMA. Ambas curvas aumentarían con la potencia, pero la curva ADR mostraría una pendiente más pronunciada y una meseta más alta, ilustrando claramente la ganancia promedio del 35% en todo el rango de potencia.
  • Gráfico 2: Distribución de Tasa por Usuario: Un gráfico de barras o CDF que muestra las tasas de datos alcanzadas por usuarios individuales en la sala. El sistema ADR mostraría una distribución más ajustada y elevada, indicando un servicio más consistente y mejorado para usuarios en varias ubicaciones (especialmente cerca de paredes o en esquinas donde los receptores de FOV amplio sufren por multicamino).
  • Gráfico 3: Frecuencia de Selección de Rama: Un mapa de calor en el suelo de la sala que indica con qué frecuencia se selecciona cada una de las cuatro ramas del ADR como la rama "óptima". Esto demostraría visualmente la naturaleza adaptativa del ADR, con diferentes ramas siendo óptimas en diferentes regiones de la sala.

8. Marco de Análisis: Un Caso de Estudio

Escenario: Diseñar una red VLC para una oficina de planta abierta con 20 estaciones de trabajo.

Aplicación del Marco:

  1. Descomposición del Problema: Separar el análisis del presupuesto del enlace en: (a) Potencia del Transmisor y Modulación, (b) Pérdida de Trayectoria del Canal y Respuesta al Impulso (usando trazado de rayos), (c) Sensibilidad del Receptor y Campo de Visión.
  2. Cuantificación del Beneficio ADR: Para cada ubicación de estación de trabajo, simular la fuerza de la señal recibida y la dispersión del retardo usando un receptor de FOV amplio y el ADR de 4 ramas. Calcular la mejora potencial en SNR y la reducción de ISI ofrecida por la capacidad del ADR para rechazar reflexiones de llegada tardía.
  3. Agrupación de Usuarios NOMA: Agrupar usuarios en pares/grupos NOMA basándose en su disparidad de ganancia de canal, que ahora es más pronunciada y confiable debido a las estimaciones de canal más limpias del ADR.
  4. Simulación a Nivel de Sistema: Ejecutar una simulación de Monte Carlo variando la actividad del usuario y las demandas de datos. Comparar el rendimiento total de la red y la tasa del percentil 5 (una métrica de equidad) para el sistema ADR-NOMA frente a un sistema VLC-OFDMA tradicional con receptores de FOV amplio.
Este marco permite a un diseñador de red evaluar sistemáticamente la relación costo-beneficio de implementar hardware ADR más complejo frente a las ganancias de capacidad prometidas.

9. Aplicaciones Futuras y Direcciones de Investigación

  • Enlace de Retorno/Descarga Li-Fi para 6G: VLC ADR-NOMA es un candidato principal para la descarga de alta densidad en futuras redes 6G, complementando a RF en estadios, aeropuertos y fábricas. Su resistencia a la interferencia RF es una ventaja clave.
  • IoT Industrial Ultra Fiable: En almacenes automatizados o líneas de producción, donde la baja latencia y la fiabilidad son críticas, los ADR pueden proporcionar enlaces robustos para comunicación máquina a máquina, con NOMA soportando la conectividad masiva de sensores.
  • Comunicaciones Ópticas Submarinas: El entorno de dispersión submarino es análogo a un escenario multicamino severo. Los ADR podrían mejorar significativamente el alcance y la fiabilidad de las comunicaciones láser azul/verde para vehículos submarinos autónomos.
  • Direcciones de Investigación:
    • ADR Inteligentes: Usar sistemas microelectromecánicos (MEMS) o direccionamiento de haz basado en cristal líquido para un ajuste angular continuo y de grano fino en lugar de ramas fijas.
    • Optimización Transversal: Optimizar conjuntamente la selección de rama ADR en la capa física con la programación de la capa de control de acceso al medio (MAC) y la agrupación de usuarios NOMA.
    • Sistemas Híbridos RF/VLC: Investigar cómo VLC ADR-NOMA puede integrarse sin problemas con RF de ondas milimétricas o sub-6 GHz en una red heterogénea, con descarga inteligente de tráfico.

10. Referencias

  1. Z. Ghassemlooy, W. Popoola, S. Rajbhandari, Optical Wireless Communications: System and Channel Modelling with MATLAB®, CRC Press, 2019. (Autoridad en modelado de canal VLC)
  2. L. Yin, et al., "Non-orthogonal multiple access for visible light communications," IEEE Photonics Technology Letters, vol. 28, no. 1, 2016. (Artículo seminal sobre NOMA-VLC)
  3. J. M. Kahn, J. R. Barry, "Wireless infrared communications," Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 2, 1997. (Revisión fundacional)
  4. T. Fath, H. Haas, "Performance comparison of MIMO techniques for optical wireless communications in indoor environments," IEEE Transactions on Communications, vol. 61, no. 2, 2013. (Cubre técnicas de diversidad)
  5. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks–Part 15.7: Short-Range Optical Wireless Communications, IEEE Std 802.15.7-2018. (Estándar relevante)
  6. M. O. I. Musa, et al., "Resource Allocation in Visible Light Communication Systems," Journal of Lightwave Technology, 2022. (Trabajo previo de los autores, ref [36])
  7. PureLiFi. "Li-Fi Technology." https://purelifi.com/ (Líder de la industria en comercialización VLC)
  8. Z. Wang, et al., "Angle diversity receiver for MIMO visible light communications," Optics Express, vol. 26, no. 10, 2018. (Estudio de implementación ADR específico)