디지털 가시광선 통신(DVLC)의 잡음 저감 방법 - IJCNC Vol.18, No.1

목차

1. 서론

가시광선 통신(VLC)은 데이터 전송을 위해 보편화된 조명 인프라를 활용함으로써 RF 기반 시스템에 대한 유망한 보완 기술로 부상하고 있습니다. 디지털 VLC(DVLC)는 OOK 및 PPM과 같은 변조 방식을 사용합니다. 그러나 주변 광원(예: 형광등)으로부터의 광학적 잡음으로 인해 파형 왜곡 및 비트 오류율(BER) 증가가 발생하여 성능이 심각하게 저하됩니다. 본 논문(IJCNC Vol.18, No.1 (2026) Uemura 및 Hamano 저)은 이 중요한 과제를 해결하기 위해 두 가지 구별되는 잡음 저감 방법을 제안하고 평가합니다.

2. 가시광선 통신(VLC)

VLC는 380-780 nm 가시광 스펙트럼 내에서 동작합니다. 백색 LED가 일반적인 송신기입니다. 디지털 펄스 변조(예: OOK)에서는 ON 상태가 이진 HIGH를 나타내고 OFF 상태가 LOW를 나타냅니다. 데이터는 이러한 시간 슬롯의 시퀀스로 전송됩니다. 수신기는 일반적으로 상태를 구분하기 위해 전압 문턱값을 적용합니다.

3. VLC 시스템의 잡음 문제

VLC 신호에 중첩된 광학적 잡음은 수신기의 문턱값 결정 과정에서 잘못된 심볼 검출을 유발하여 통신 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.

3.1 주기적 잡음 (AC 전원선 간섭)

이 잡음은 AC 전원을 사용하는 주변 광원(예: 형광등)에서 발생합니다. 그 주파수는 지역 전력망(50/60 Hz)에 연결되어 있습니다. 본 연구에서는 60 Hz 조건(서일본)에서 실험이 수행되었습니다. 잡음 파형은 예측 가능한 주기적 특성을 보입니다.

3.2 비주기적 잡음

이 범주에는 다양한 소스로부터의 예측 불가능한 잡음이 포함되며, 고정된 주기적 구조가 없어 단순한 동기식 방법으로 완화하기가 더 어렵습니다.

4. 제안 방법 1: 주기적 잡음 제거

이 방법은 AC 전원 조명으로부터의 주기적 간섭을 대상으로 합니다.

4.1 원리 및 구현

핵심 아이디어는 잡음 파형의 한 주기 전체를 샘플링하는 것입니다(알려진 무음 기간 동안 또는 추정을 통해). 이렇게 샘플링된 잡음 프로파일 $n_{sample}(t)$는 원하는 신호 $s(t)$와 잡음 $n(t)$를 모두 포함하는 수신 신호 $r(t)$에서 차감됩니다: $r(t) = s(t) + n(t)$. 정제된 신호는 다음과 같이 근사됩니다: $s_{cleaned}(t) \approx r(t) - n_{sample}(t)$.

4.2 기술적 상세 및 수학적 공식화

효과성은 잡음 주기 $T_{noise}$(예: 1/60 s)에 대한 정확한 동기화에 의존합니다. 차감은 아날로그-디지털 변환(ADC) 이후 디지털 영역에서 수행됩니다. 주요 과제는 위상 정렬입니다. 작은 위상 오차 $\phi$는 잔여 잡음을 유발할 수 있습니다: $n_{residual}(t) = n(t) - n_{sample}(t - \phi)$.

5. 제안 방법 2: ANC 기반 실시간 잡음 제거

음향학적 능동 잡음 제어(ANC)에서 영감을 받은 이 방법은 주기적 및 비주기적 잡음을 모두 처리합니다.

5.1 시스템 아키텍처

이 시스템은 주로 주변 잡음 성분 $n(t)$를 포착하면서 의도된 VLC 신호 $s(t)$의 수신을 최소화하도록 전략적으로 배치된 보조 광검출기를 도입합니다. 이는 기준 잡음 신호를 제공합니다.

5.2 차분 회로 설계

아날로그 차분 회로(예: 차동 증폭기 기반)는 두 입력을 받습니다: 주 신호 $r(t) = s(t) + n(t)$와 기준 잡음 $n_{ref}(t) \approx n(t)$. 회로는 다음을 출력합니다: $s_{cleaned}(t) \approx r(t) - G \cdot n_{ref}(t)$, 여기서 $G$는 주 채널의 잡음 진폭과 일치하도록 조정되는 이득 계수입니다. 이를 통해 실시간 적응형 잡음 제거가 가능해집니다.

6. 실험 결과 및 성능 평가

성능은 비트당 에너지 대 잡음 전력 스펙트럼 밀도 비율($E_b/N_0$) 대비 비트 오류율(BER)이라는 표준 지표를 사용하여 정량화되었습니다.

6.1 BER 대 Eb/N0 분석

결과는 두 제안 방법이 기존 수신기에 비해 BER 대 $E_b/N_0$ 곡선을 아래쪽으로 이동시킴을 명확히 보여줍니다. 목표 BER(예: $10^{-3}$)에 대해 ANC 기반 방법은 더 낮은 $E_b/N_0$에서 이를 달성하여 더 높은 전력 효율성과 견고성을 나타냅니다.

6.2 비교 성능

방법 1은 더 간단하며 지배적인 주기적 잡음에 효과적이지만 비주기적 성분에는 대처하지 못합니다. 방법 2는 더 복잡하지만(추가 광다이오드 및 회로 필요) 포괄적인 실시간 보호를 제공하여 동적이고 혼합된 잡음 환경에 적합합니다.

7. 분석 프레임워크 및 사례 연구

시나리오: 슈퍼마켓 내 실내 위치 측정을 위한 DVLC 시스템. 형광등(60 Hz)은 주기적 잡음을 유발하고, 창문으로부터의 햇빛은 비주기적이고 시간에 따라 변하는 잡음을 유발합니다.

프레임워크 적용:

1. 잡음 프로파일링: 보조 광다이오드(방법 2)를 사용하여 시간에 따른 복합 잡음 특성을 기록합니다.
2. 방법 선택: 적응성을 위해 ANC 기반 방법을 기본 제거기로 구현합니다.
3. 매개변수 조정: 주 채널과 기준 채널 간의 상관관계를 기반으로 차분 이득 $G$를 동적으로 조정합니다. 최소 평균 제곱(LMS) 알고리즘과 같은 간단한 적응 필터를 마이크로컨트롤러에 구현할 수 있습니다: $G_{k+1} = G_k + \mu \cdot e_k \cdot n_{ref,k}$, 여기서 $e_k$는 오차 신호(정제된 출력)이고 $\mu$는 스텝 크기입니다.
4. 검증: 잡음 저감 시스템 활성화 여부에 따른 위치 측정 정확도(예: cm 단위 오차)를 측정합니다.

이 프레임워크는 연구를 실제 상황에 체계적으로 배치하는 접근 방식을 보여줍니다.

8. 응용 전망 및 향후 방향

직접적인 응용 분야: 가혹한 조명 환경의 사무실/산업용 Li-Fi를 위한 견고한 VLC, VLC 기반 실내 위치 측정/내비게이션, 잡음이 많은 환경에서의 안전한 통신.

향후 연구 방향:

• AI 강화 제거: 기계 학습(예: 순환 신경망)을 통합하여 기존 ANC를 넘어서는 복잡하고 비정상적인 잡음 패턴을 예측하고 제거합니다.
• 집적 광자 회로: ANC 시스템(광다이오드 + 차분 회로)을 단일 광자 집적 칩(PIC)으로 소형화하여 비용 효율적인 대량 배포를 가능하게 합니다.
• 하이브리드 RF/VLC 시스템: VLC 수신기의 잡음 기준 신호를 사용하여 동일 위치에 있는 RF 시스템(예: WiFi)의 간섭도 완화합니다(교차 기술 간섭 연구에서 탐구됨).
• 표준화: 향상된 상호 운용성을 위해 이러한 완화 기술을 미래 IEEE 802.15.7r1 (VLC) 또는 기타 Li-Fi 표준 개정안의 일부로 제안합니다.

9. 참고문헌

1. Uemura, W., & Hamano, T. (2026). Noise Mitigation Methods for Digital Visible Light Communication. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), Vol.18, No.1, pp.51-52.
2. Kahn, J. M., & Barry, J. R. (1997). Wireless Infrared Communications. Proceedings of the IEEE, 85(2), 265-298.
3. Haas, H., Yin, L., Wang, Y., & Chen, C. (2016). What is LiFi? Journal of Lightwave Technology, 34(6), 1533-1544.
4. Kuo, S. M., & Morgan, D. R. (1996). Active Noise Control Systems: Algorithms and DSP Implementations. John Wiley & Sons. (ANC 원리에 대한 기초 문헌).
5. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks–Part 15.7: Short-Range Wireless Optical Communication Using Visible Light. (2018). IEEE Std 802.15.7-2018.

10. 원문 분석 및 전문가 논평