मल्टीपाथ परावर्तनों का उपयोग करने वाली अपलिंक VLC स्थिति निर्धारण प्रणाली

विषय सूची

1. परिचय एवं अवलोकन

यह शोध पत्र दृश्यमान प्रकाश संचार (VLC) प्रणालियों के भीतर इनडोर स्थिति निर्धारण के लिए एक अभूतपूर्व दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। पारंपरिक विधियों के विपरीत जो मल्टीपाथ परावर्तनों को शोर मानती हैं, यह तकनीक सक्रिय रूप से उनका, विशेष रूप से अपलिंक चैनल आवेग प्रतिक्रिया में द्वितीय शक्ति शिखर (SPP) का, नेटवर्क पक्ष से उपयोगकर्ता स्थान का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करती है। प्रस्तावित प्रणाली अवरक्त अपलिंक में कार्य करती है, जिसे मूल स्थिति निर्धारण के लिए केवल एक फोटोडिटेक्टर (PD) की आवश्यकता होती है, और अधिक संदर्भ बिंदु जोड़कर सटीकता में उल्लेखनीय वृद्धि की जाती है।

2. मूल पद्धति एवं प्रणाली मॉडल

2.1. प्रणाली आर्किटेक्चर

स्थिति निर्धारण प्रणाली को VLC नेटवर्क की अपलिंक के लिए डिज़ाइन किया गया है। उपयोगकर्ता अवरक्त ट्रांसमीटरों (जैसे, एलईडी) से लैस होते हैं, जबकि निश्चित संदर्भ बिंदु—फोटोडिटेक्टर (PD)—छत या दीवारों पर स्थापित किए जाते हैं। नेटवर्क पक्ष उपयोगकर्ता के 2डी या 3डी निर्देशांकों का अनुमान लगाने के लिए प्राप्त सिग्नलों को प्रोसेस करता है। यह आर्किटेक्चर कम्प्यूटेशनल जटिलता को उपयोगकर्ता डिवाइस से इन्फ्रास्ट्रक्चर की ओर स्थानांतरित करता है, जो हैंडऑफ और संसाधन आवंटन जैसे नेटवर्क प्रबंधन कार्यों के लिए आदर्श है।

2.2. चैनल आवेग प्रतिक्रिया विश्लेषण

मुख्य नवाचार चैनल आवेग प्रतिक्रिया (CIR) के विश्लेषण में निहित है। CIR में आमतौर पर एक प्रमुख लाइन-ऑफ-साइट (LOS) शिखर होता है, जिसके बाद दीवारों और वस्तुओं से परावर्तन के कारण कई छोटे शिखर होते हैं। लेखक LOS के बाद पहले महत्वपूर्ण परावर्तन शिखर, जिसे द्वितीय शक्ति शिखर (SPP) कहा जाता है, को ज्यामितीय जानकारी के एक मूल्यवान स्रोत के रूप में पहचानते हैं।

निकाले गए मुख्य पैरामीटर:

• LOS घटक: प्रत्यक्ष दूरी/कोण जानकारी प्रदान करता है।
• SPP घटक: एक प्रमुख परावर्तक पथ के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
• विलंब ($\Delta\tau$): LOS और SPP आगमन के बीच का समय अंतर। यह विलंब पथ लंबाई के अंतर से सीधे संबंधित है: $\Delta d = c \cdot \Delta\tau$, जहां $c$ प्रकाश की गति है।

3. तकनीकी विवरण एवं एल्गोरिदम

3.1. गणितीय सूत्रीकरण

PD पर प्राप्त प्रकाश शक्ति में LOS और विसरित (परावर्तित) दोनों घटक शामिल होते हैं। आवेग प्रतिक्रिया को इस प्रकार मॉडल किया जा सकता है:

$h(t) = h_{LOS}(t) + h_{diff}(t)$

जहां $h_{LOS}(t)$ निर्धारित LOS घटक है और $h_{diff}(t)$ परावर्तनों से विसरित घटक है। एल्गोरिदम $h_{diff}(t)$ के भीतर SPP के समय विलंब और आयाम को निकालने पर केंद्रित है। उपयोगकर्ता स्थिति $(x_u, y_u, z_u)$, PD स्थिति $(x_{pd}, y_{pd}, z_{pd})$, और एक प्रमुख परावर्तक (जैसे, एक दीवार) से संबंधित ज्यामिति किसी दिए गए $\Delta\tau$ के लिए संभावित उपयोगकर्ता स्थानों का एक दीर्घवृत्त बनाती है।

3.2. स्थिति निर्धारण एल्गोरिदम

1. CIR अनुमान: अपलिंक सिग्नल प्राप्त करें और मैच्ड फ़िल्टरिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके CIR का अनुमान लगाएं।
2. शिखर पहचान: LOS शिखर ($\tau_{LOS}$) और सबसे महत्वपूर्ण SPP ($\tau_{SPP}$) की पहचान करें। $\Delta\tau = \tau_{SPP} - \tau_{LOS}$ की गणना करें।
3. ज्यामितीय समाधान: ज्ञात PD स्थान और कमरे की ज्यामिति (परावर्तक स्थितियों) का उपयोग करते हुए, एक PD से $\Delta\tau$ उपयोगकर्ता के स्थान पर एक दीर्घवृत्तीय बाधा को परिभाषित करता है। एक PD और ज्ञात उपयोगकर्ता ऊंचाई के साथ, एक 2डी स्थिति का अनुमान लगाया जा सकता है। अतिरिक्त PD प्रतिच्छेदी बाधाएं प्रदान करते हैं, जो कम से कम वर्ग या समान अनुकूलन एल्गोरिदम के माध्यम से अनुमान को परिष्कृत करते हैं।

4. प्रायोगिक परिणाम एवं प्रदर्शन

4.1. सिमुलेशन सेटअप

प्रदर्शन का मूल्यांकन एक मानक कमरे मॉडल (जैसे, 5m x 5m x 3m) में सिमुलेशन के माध्यम से किया गया। फोटोडिटेक्टरों को ज्ञात छत स्थानों पर रखा गया। LOS और द्वितीय-क्रम परावर्तनों सहित यथार्थवादी CIR उत्पन्न करने के लिए रे-ट्रेसिंग या समान चैनल मॉडल का उपयोग किया गया।

4.2. सटीकता विश्लेषण

प्राथमिक मीट्रिक रूट मीन स्क्वायर (RMS) स्थिति निर्धारण त्रुटि थी।

• एकल PD परिदृश्य: लगभग 25 सेमी की RMS त्रुटि हासिल की। यह एकल संदर्भ बिंदु से मल्टीपाथ का उपयोग करने की मौलिक क्षमता को प्रदर्शित करता है।
• चार PD परिदृश्य: RMS त्रुटि नाटकीय रूप से लगभग 5 सेमी तक सुधरी। यह प्रणाली की स्केलेबिलिटी और संदर्भ बिंदुओं में स्थानिक विविधता के मूल्य को उजागर करता है।

चार्ट विवरण (अंतर्निहित): एक बार चार्ट संभवतः RMS त्रुटि (y-अक्ष) को तेजी से घटते हुए दिखाएगा क्योंकि PDs की संख्या (x-अक्ष) 1 से 4 तक बढ़ती है। एक दूसरी लाइन प्लॉट CIR को स्पष्ट रूप से लेबल किए गए LOS और SPP शिखरों के साथ दिखा सकती है।

5. मुख्य अंतर्दृष्टि एवं तुलनात्मक विश्लेषण

मूल अंतर्दृष्टि: पत्र की प्रतिभा इसके प्रतिमान बदलाव में है: मल्टीपाथ को एक ऐसी परेशानी के रूप में नहीं मानना जिसे समतल किया जाना है (जैसा कि क्लासिक संचार सिद्धांत में है), बल्कि ज्यामितीय फिंगरप्रिंट्स के एक समृद्ध स्रोत के रूप में। यह RF सेंसिंग में विकास को दर्शाता है, जहां वाई-फाई रडार जैसी प्रणालियां अब गतिविधि पहचान के लिए चैनल स्टेट इनफॉर्मेशन (CSI) का उपयोग करती हैं। लेखक सही ढंग से अपलिंक, नेटवर्क-साइड प्रोसेसिंग को इन्फ्रास्ट्रक्चर-केंद्रित सेवाओं के लिए एक रणनीतिक लाभ के रूप में पहचानते हैं।

तार्किक प्रवाह: तर्क प्रभावशाली है। 1) VLC चैनलों में कमरे की ज्यामिति के कारण मजबूत, पहचानने योग्य मल्टीपाथ होते हैं। 2) SPP एक स्थिर, मापने योग्य विशेषता है। 3) समय विलंब दूरी के अंतर को एनकोड करता है। 4) इसलिए, यह स्थान का समाधान कर सकता है। एकल-PD (दीर्घवृत्त) से बहु-PD (प्रतिच्छेदन बिंदु) की छलांग तार्किक रूप से सही है और सिमुलेशन परिणामों द्वारा मान्य है।

शक्तियां एवं कमियां: प्रमुख शक्ति इन्फ्रास्ट्रक्चर दक्षता (एकल-PD संचालन) और उच्च संभावित सटीकता (5 सेमी) है। एक महत्वपूर्ण कमी, जिसे स्वीकार किया गया है लेकिन गहराई से संबोधित नहीं किया गया है, वह है पर्यावरणीय निर्भरता। एल्गोरिदम प्रमुख परावर्तकों (दीवारों) से पहचानने योग्य SPPs मानता है। अव्यवस्थित, गतिशील वातावरण में (जैसे, हवाई अड्डे में चलती भीड़), CIR अराजक हो जाता है, और "दूसरा" शिखर एक स्थिर ज्यामितीय पथ से मेल नहीं खा सकता है। गैर-लाइन-ऑफ-साइट (NLOS) स्थितियों में प्रदर्शन जहां LOS अवरुद्ध है, एक खुला प्रश्न बना हुआ है।

कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि: शोधकर्ताओं के लिए: मशीन लर्निंग का उपयोग करके शोरयुक्त CIRs से मजबूत विशेषता निष्कर्षण पर ध्यान केंद्रित करें, जैसे कि CycleGAN बिना जोड़े डेटा के डोमेन के बीच अनुवाद करना सीखता है—यहां, कोई व्यक्ति विक्षुब्ध CIRs को स्वच्छ ज्यामितीय विशेषताओं पर मैप करना सीख सकता है। उद्योग के लिए (VLNCOMM की तरह, एक लेखक का संबद्धता): यह पहले नियंत्रित, स्थिर वातावरण के लिए एकदम सही है—रोबोट ट्रैकिंग के लिए गोदामों, इंटरैक्टिव गाइडों के लिए संग्रहालयों, या विनिर्माण फर्श के बारे में सोचें। जब तक मजबूती सिद्ध नहीं हो जाती, तब तक अत्यधिक गतिशील उपभोक्ता स्थानों के लिए इसका विपणन करने से बचें।

6. विश्लेषण ढांचा एवं केस उदाहरण

VLC स्थिति निर्धारण तकनीकों के मूल्यांकन के लिए ढांचा:

1. संदर्भ फ्रेम: अपलिंक (नेटवर्क-साइड) बनाम डाउनलिंक (उपयोगकर्ता-साइड)।
2. सिग्नल विशेषता: RSS, TOA/TDOA, AOA, या CIR विशेषता (SPP की तरह)।
3. न्यूनतम इन्फ्रास्ट्रक्चर: फिक्स के लिए आवश्यक एलईडी/PDs की संख्या।
4. सटीकता एवं मजबूती: नियंत्रित बनाम गतिशील सेटिंग्स में RMS त्रुटि।
5. कम्प्यूटेशनल लोड: उपयोगकर्ता डिवाइस पर बनाम नेटवर्क सर्वर पर।

केस उदाहरण: गोदाम परिसंपत्ति ट्रैकिंग
परिदृश्य: 20m x 50m गोदाम में स्वायत्त गाड़ियों को ट्रैक करना।
प्रस्तावित विधि का अनुप्रयोग: छत पर IR अपलिंक PDs का एक ग्रिड स्थापित करें। प्रत्येक गाड़ी में एक IR एलईडी टैग होता है। केंद्रीय सर्वर सभी PDs से सिग्नल प्रोसेस करता है।
लाभ: उच्च सटीकता (~5-10 सेमी) सटीक इन्वेंटरी स्थान और टक्कर से बचाव की अनुमति देती है। नेटवर्क-साइड प्रोसेसिंग का मतलब है गाड़ियों पर सरल, कम-शक्ति वाले टैग।
चुनौती: वातावरण अर्ध-गतिशील है (शेल्फ स्थिर हैं, लेकिन अन्य गाड़ियां और लोग चलते हैं)। प्रणाली को स्थिर शेल्फों के विपरीत चलती बाधाओं से SPP को अलग करने में सक्षम होना चाहिए। इसके लिए अनुकूली एल्गोरिदम या सेंसर फ्यूजन (जैसे, व्हील ओडोमेट्री के साथ) की आवश्यकता होगी।

7. भविष्य के अनुप्रयोग एवं शोध दिशाएं

अनुप्रयोग:

• औद्योगिक IoT एवं लॉजिस्टिक्स: कारखानों और गोदामों में उपकरणों, रोबोटों और इन्वेंट्री की उच्च-सटीकता ट्रैकिंग।
• स्मार्ट भवन: स्थान-आधारित स्वचालन (प्रकाश व्यवस्था, HVAC) और सुरक्षा (प्रतिबंधित क्षेत्रों में कर्मियों की ट्रैकिंग)।
• संवर्धित वास्तविकता (AR): कैमरों के बिना AR सामग्री को एंकर करने के लिए सेंटीमीटर-सटीक इनडोर स्थिति निर्धारण प्रदान करना, ARKit/ARCore जैसी तकनीकों के पूरक।
• प्रथम प्रतिक्रियाकर्ता एवं सैन्य नेविगेशन: अग्निशमन कर्मियों या सैनिकों के लिए इमारतों के अंदर GPS-वंचित नेविगेशन।

शोध दिशाएं:

• CIR व्याख्या के लिए मशीन लर्निंग: कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) या रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNN) का उपयोग करके कच्चे या प्रोसेस्ड CIRs को सीधे स्थान निर्देशांक पर मैप करना, जिससे प्रणाली पर्यावरणीय परिवर्तनों के प्रति अधिक मजबूत बने।
• सेंसर फ्यूजन: VLC स्थिति निर्धारण को इनर्शियल मेजरमेंट यूनिट्स (IMU), अल्ट्रा-वाइडबैंड (UWB), या मौजूदा वाई-फाई के साथ संयोजित करना ताकि NLOS स्थितियों या CIR अस्पष्टता के दौरान मजबूती बनी रहे।
• मानकीकरण एवं चैनल मॉडलिंग: अधिक सटीक और मानकीकृत VLC चैनल मॉडल विकसित करना जिनमें सामग्रियों के विविध परावर्तन गुण शामिल हों (जैसे कि RF के लिए ITU सिफारिशों में डेटाबेस में पाए जाते हैं) ताकि सिमुलेशन यथार्थवाद में सुधार हो।
• ऊर्जा-कुशल प्रोटोकॉल: अपलिंक स्थिति निर्धारण टैगों के सघन नेटवर्क के लिए मीडियम एक्सेस कंट्रोल (MAC) प्रोटोकॉल डिजाइन करना ताकि हस्तक्षेप से बचा जा सके और बैटरी जीवन संरक्षित रहे।

8. संदर्भ

1. H. Hosseinianfar, M. Noshad, M. Brandt-Pearce. "Positioning for Visible Light Communication System Exploiting Multipath Reflections." In Proc. of relevant conference/journal, 2023.
2. Z. Zhou, M. Kavehrad, and P. Deng, "Indoor positioning algorithm using light-emitting diode visible light communications," Optical Engineering, vol. 51, no. 8, 2012.
3. J. Zhu, T. Yamazato, "A Review of Visible Light Communication-based Positioning Systems," Sensors, vol. 22, no. 3, 2022.
4. S. Wu, H. Zhang, and Z. Xu, "Mitigating the multipath effect for VLC positioning systems using an optical receiver array," IEEE Photonics Technology Letters, vol. 30, no. 19, 2018.
5. T. Q. Wang, Y. A. Sekercioglu, and J. Armstrong, "Analysis of an optical wireless receiver using a hemispherical lens with application in MIMO visible light communications," Journal of Lightwave Technology, vol. 31, no. 11, 2013.
6. P. Zhuang et al., "A Survey of Positioning Systems Using Visible LED Lights," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 3, 2018.
7. J. Yun, "Research on Indoor Positioning Technology Based on Visible Light Communication," Journal of Sensors, vol. 2022, 2022.
8. J.-Y. Zhu, T. Park, P. Isola, A. A. Efros. "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks." IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017. (CycleGAN reference for ML analogy).
9. International Telecommunication Union (ITU). "Recommendation P.1238: Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radiocommunication systems." (Example of authoritative channel model source).