1. Introduzione

Questo articolo analizza un sistema di Comunicazione a Luce Visibile (VLC) con Accesso Multiplo Non Ortogonale (NOMA) potenziato da Ricevitori a Diversità Angolare (ADR). La sfida principale affrontata è la limitazione dei sistemi VLC convenzionali nel fornire alte velocità di trasmissione dati a causa di fattori come l'Interferenza Intersimbolica (ISI) e l'Interferenza di Canale Coincidente (CCI). Il sistema proposto combina l'efficienza spettrale del NOMA con le capacità di mitigazione delle interferenze e di cattura del segnale di un ADR a 4 rami, con l'obiettivo di massimizzare le velocità di trasmissione dati degli utenti in un ambiente indoor.

2. Modello di Sistema

Il sistema è modellato all'interno di una stanza vuota di 8m × 4m × 3m. Il canale ottico incorpora le riflessioni da pareti e soffitti, modellate come riflettori lambertiani con un coefficiente di riflettività (ρ) pari a 0,8. Viene impiegato il ray tracing per simulare la propagazione multipath dei segnali luminosi.

2.1 Modellazione dell'Ambiente e del Canale

La risposta impulsiva del canale indoor è calcolata considerando sia le componenti in linea di vista (LOS) che quelle diffuse (riflesse). Le superfici riflettenti sono suddivise in piccoli elementi di area dA. Il guadagno in continua del canale per un ricevitore con area del rilevatore $A_{pd}$ e guadagno $T_s(\psi)$ è dato da:

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

dove $m$ è l'ordine lambertiano, $d$ è la distanza, $\phi$ è l'angolo di irradianza, $\psi$ è l'angolo di incidenza e $\Psi_c$ è il campo visivo (FOV) del ricevitore.

2.2 Progettazione del Ricevitore a Diversità Angolare (ADR)

L'ADR è composto da quattro fotodiodi a campo visivo ristretto, ciascuno orientato in una direzione diversa (ad esempio, verso gli angoli della stanza o specifici punti di accesso). Questo design consente al ricevitore di selezionare il ramo con il rapporto segnale-rumore (SNR) più forte o di combinare i segnali, riducendo efficacemente l'impatto della luce ambientale, della dispersione multipath e dell'interferenza di canale coincidente.

2.3 Principio NOMA e Allocazione della Potenza

Il NOMA opera sovrapponendo i segnali per più utenti nel dominio della potenza al trasmettitore. Al ricevitore, viene utilizzata la Cancellazione Successiva delle Interferenze (SIC) per decodificare i segnali. La potenza è allocata in modo inversamente proporzionale al guadagno del canale: agli utenti con condizioni di canale migliori (segnali più forti) viene allocata meno potenza, mentre agli utenti con condizioni peggiori viene assegnata più potenza per garantire equità. La velocità raggiungibile per l'utente $i$ è:

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

dove $B$ è la banda, $P_i$ è la potenza allocata all'utente $i$, $h_i$ è il guadagno del canale e $\sigma^2$ è la varianza del rumore.

3. Risultati della Simulazione & Discussione

Le prestazioni del sistema NOMA-VLC con ADR vengono confrontate con un sistema di riferimento che utilizza un singolo ricevitore ad ampio campo visivo.

3.1 Confronto delle Prestazioni: ADR vs. Ampio Campo Visivo

Il risultato chiave è che il sistema basato su ADR raggiunge un miglioramento medio della velocità di trasmissione dati del 35% rispetto al sistema con ricevitore ad ampio campo visivo. Questo guadagno è attribuito alla capacità dell'ADR di catturare selettivamente segnali più forti e meno distorti e di respingere le componenti interferenti provenienti da altri trasmettitori o riflessioni.

3.2 Analisi e Ottimizzazione della Velocità di Trasmissione Dati

Le simulazioni coinvolgono l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse (potenza) tra gli utenti in base alle loro condizioni di canale istantanee, derivate dalle selezioni dei rami ADR. L'ottimizzazione mira a massimizzare la velocità di trasmissione dati totale mantenendo l'equità tra gli utenti, seguendo l'approccio precedente degli autori [36]. I risultati dimostrano che la combinazione della selezione adattiva del ramo e dell'allocazione della potenza NOMA migliora significativamente l'efficienza spettrale.

Metrica di Prestazione Chiave

Guadagno Medio del 35% nella Velocità di Trasmissione Dati ottenuto dal sistema NOMA-VLC basato su ADR rispetto al sistema di riferimento con ricevitore ad ampio campo visivo.

4. Conclusione

L'articolo conclude che l'integrazione dei Ricevitori a Diversità Angolare con il NOMA nei sistemi VLC è una strategia altamente efficace per superare le principali limitazioni come le interferenze e la larghezza di banda limitata. L'ADR a 4 rami fornisce guadagni sostanziali nella velocità di trasmissione dati migliorando la qualità del segnale e consentendo un'allocazione della potenza multi-utente più efficiente tramite NOMA. Questo lavoro convalida il potenziale del design avanzato del ricevitore combinato con il multiplexing non ortogonale per le reti ottiche wireless di prossima generazione.

5. Approfondimento dell'Analista

Approfondimento Chiave: Questo articolo non riguarda solo un miglioramento marginale; rappresenta una svolta strategica. Identifica correttamente che il collo di bottiglia per un VLC denso e ad alta capacità non è solo il trasmettitore (dove si concentra la maggior parte della ricerca, ad es. su µLED o diodi laser), ma, in modo critico, la capacità del ricevitore di discriminare i segnali in un ambiente rumoroso e multipath. Il guadagno del 35% ottenuto da un ADR a 4 rami relativamente semplice è una potente testimonianza di questa dimensione spesso trascurata.

Flusso Logico: L'argomentazione è solida: 1) Il VLC soffre di interferenze (CCI/ISI), 2) Gli ADR mitigano le interferenze tramite filtraggio spaziale, 3) Segnali più puliti consentono un multiplexing più aggressivo (NOMA), 4) Il multiplexing nel dominio della potenza del NOMA aumenta l'efficienza spettrale. La simulazione in un modello di stanza standardizzato (simile a quelli utilizzati dal gruppo di lavoro IEEE 802.15.7r1) fornisce una validazione credibile.

Punti di Forza & Debolezze: Il punto di forza risiede nella combinazione pragmatica di due concetti maturi (ricezione a diversità e NOMA) per un guadagno chiaro e quantificabile. La metodologia è robusta. Tuttavia, la debolezza sta nella semplicità del modello ADR. Gli ADR nel mondo reale affrontano sfide come la correlazione tra i rami, l'aumentata complessità hardware e la necessità di algoritmi di selezione del ramo veloci e a basso consumo, questioni solo accennate. Rispetto alla ricerca all'avanguardia sull'ottica adattiva o sul VLC MIMO che utilizza ricevitori di imaging (come si vede nei lavori del MIT Media Lab o del BWRC dell'UC Berkeley), questo approccio è più immediatamente implementabile ma potrebbe avere un limite di capacità ultima inferiore.

Approfondimenti Pratici: Per i professionisti del settore, questo articolo è un semaforo verde per investire nell'innovazione lato ricevitore. I product manager per i sistemi Li-Fi o VLC industriali dovrebbero dare priorità all'integrazione di ricevitori multi-elemento. Per i ricercatori, i prossimi passi sono chiari: 1) Investigare l'apprendimento automatico per la selezione dinamica e ottimale del ramo ADR e l'abbinamento degli utenti NOMA. 2) Esplorare l'integrazione con il multiplexing a divisione di lunghezza d'onda (WDM) per guadagni moltiplicativi. 3) Condurre test nel mondo reale con utenti mobili per convalidare le prestazioni dinamiche. Ignorare la diversità del ricevitore nei futuri standard VLC sarebbe una grave omissione.

6. Dettagli Tecnici & Formulazione Matematica

Il contributo tecnico principale è l'ottimizzazione congiunta della selezione del ramo ADR e dell'allocazione della potenza NOMA. Il segnale ricevuto al $k$-esimo ramo dell'ADR per l'utente $i$ è:

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

dove $h_{i,k}$ è il guadagno del canale dal trasmettitore al $k$-esimo ramo per l'utente $i$, $P_u$ è la potenza allocata al segnale $x_u$ dell'utente $u$ e $n_{i,k}$ è il rumore bianco gaussiano additivo. Il ricevitore seleziona il ramo $k^*$ per ogni utente o fase di decodifica che massimizza l'SNR effettivo. Il processo SIC in un utente con guadagno di canale $|h_i|^2$ decodifica i segnali nell'ordine di guadagno di canale crescente. I coefficienti di allocazione della potenza $\alpha_i$ (dove $\sum \alpha_i = 1$ e $\alpha_i < \alpha_j$ se $|h_i|^2 > |h_j|^2$) sono ottimizzati per massimizzare la velocità totale $\sum R_i$ sotto un vincolo di potenza totale $P_T$.

7. Risultati Sperimentali & Descrizione dei Grafici

Sebbene l'articolo sia basato su simulazioni, i risultati descritti possono essere visualizzati attraverso grafici chiave:

  • Grafico 1: Velocità Totale vs. Potenza di Trasmissione: Questo grafico mostrerebbe due curve, una per il sistema ADR-NOMA e una per il sistema di riferimento Wide-FOV-NOMA. Entrambe le curve aumenterebbero con la potenza, ma la curva ADR mostrerebbe una pendenza più ripida e un plateau più alto, illustrando chiaramente il guadagno medio del 35% nell'intervallo di potenza.
  • Grafico 2: Distribuzione della Velocità per Utente: Un grafico a barre o una CDF che mostra le velocità di trasmissione dati raggiunte dai singoli utenti nella stanza. Il sistema ADR mostrerebbe una distribuzione più stretta e più alta, indicando un servizio più consistente e migliorato per gli utenti in varie posizioni (specialmente vicino alle pareti o negli angoli dove i ricevitori ad ampio campo visivo soffrono del multipath).
  • Grafico 3: Frequenza di Selezione del Ramo: Una mappa di calore sul pavimento della stanza che indica quanto spesso ciascuno dei quattro rami dell'ADR viene selezionato come ramo "migliore". Questo dimostrerebbe visivamente la natura adattiva dell'ADR, con rami diversi che sono ottimali in diverse regioni della stanza.

8. Quadro di Analisi: Un Caso di Studio

Scenario: Progettazione di una rete VLC per un ufficio open-plan con 20 postazioni di lavoro.

Applicazione del Quadro:

  1. Scomposizione del Problema: Separare l'analisi del bilancio di collegamento in: (a) Potenza del Trasmettitore & Modulazione, (b) Perdita di Percorso del Canale & Risposta Impulsiva (utilizzando ray-tracing), (c) Sensibilità del Ricevitore & Campo Visivo.
  2. Quantificazione del Beneficio ADR: Per ogni posizione della postazione di lavoro, simulare l'intensità del segnale ricevuto e lo spread del ritardo utilizzando un ricevitore ad ampio campo visivo e l'ADR a 4 rami. Calcolare il potenziale miglioramento dell'SNR e la riduzione dell'ISI offerti dalla capacità dell'ADR di respingere le riflessioni in ritardo.
  3. Raggruppamento Utenti NOMA: Raggruppare gli utenti in coppie/gruppi NOMA in base alla disparità del loro guadagno di canale, che ora è più pronunciata e affidabile grazie alle stime di canale più pulite dell'ADR.
  4. Simulazione a Livello di Sistema: Eseguire una simulazione Monte Carlo variando l'attività degli utenti e le richieste di dati. Confrontare il throughput totale della rete e la velocità dell'utente al 5° percentile (una metrica di equità) per il sistema ADR-NOMA rispetto a un sistema VLC OFDMA tradizionale con ricevitori ad ampio campo visivo.
Questo quadro consente a un progettista di rete di valutare sistematicamente il rapporto costo-beneficio della distribuzione di hardware ADR più complesso rispetto ai guadagni di capacità promessi.

9. Applicazioni Future & Direzioni di Ricerca

  • Backhaul/Downlink Li-Fi per il 6G: Il VLC ADR-NOMA è un candidato primario per il downlink ad alta densità nelle future reti 6G, complementando le RF negli stadi, aeroporti e fabbriche. La sua resistenza alle interferenze RF è un vantaggio chiave.
  • IoT Industriale Ultra-Affidabile: In magazzini automatizzati o linee di produzione, dove bassa latenza e affidabilità sono critiche, gli ADR possono fornire collegamenti robusti per la comunicazione macchina-macchina, con il NOMA che supporta la connettività massiva dei sensori.
  • Comunicazioni Ottiche Subacquee: L'ambiente di scattering sott'acqua è analogo a uno scenario multipath severo. Gli ADR potrebbero migliorare significativamente la portata e l'affidabilità delle comunicazioni laser blu/verde per veicoli subacquei autonomi.
  • Direzioni di Ricerca:
    • ADR Intelligenti: Utilizzo di sistemi micro-elettromeccanici (MEMS) o beam steering basati su cristalli liquidi per un aggiustamento angolare continuo e granulare piuttosto che rami fissi.
    • Ottimizzazione Cross-Layer: Ottimizzazione congiunta della selezione ADR a livello fisico con la schedulazione a livello di controllo di accesso al mezzo (MAC) e il clustering degli utenti NOMA.
    • Sistemi Ibridi RF/VLC: Indagare come il VLC ADR-NOMA possa essere integrato in modo fluido con RF mmWave o sub-6 GHz in una rete eterogenea, con un offloading intelligente del traffico.

10. Riferimenti

  1. Z. Ghassemlooy, W. Popoola, S. Rajbhandari, Optical Wireless Communications: System and Channel Modelling with MATLAB®, CRC Press, 2019. (Autorità sulla modellazione del canale VLC)
  2. L. Yin, et al., "Non-orthogonal multiple access for visible light communications," IEEE Photonics Technology Letters, vol. 28, no. 1, 2016. (Articolo seminale su NOMA-VLC)
  3. J. M. Kahn, J. R. Barry, "Wireless infrared communications," Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 2, 1997. (Rassegna fondamentale)
  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. (Tratta le tecniche di diversità)
  5. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks–Part 15.7: Short-Range Optical Wireless Communications, IEEE Std 802.15.7-2018. (Standard rilevante)
  6. M. O. I. Musa, et al., "Resource Allocation in Visible Light Communication Systems," Journal of Lightwave Technology, 2022. (Lavoro precedente degli autori, rif. [36])
  7. PureLiFi. "Li-Fi Technology." https://purelifi.com/ (Leader del settore nella commercializzazione VLC)
  8. Z. Wang, et al., "Angle diversity receiver for MIMO visible light communications," Optics Express, vol. 26, no. 10, 2018. (Studio di implementazione ADR specifico)