1. Pengenalan
Permintaan yang tidak henti-henti untuk kadar data yang lebih tinggi merupakan pemacu utama dalam penyelidikan telekomunikasi. Komunikasi Cahaya Nampak (VLC) mempersembahkan teknologi pelengkap yang menjanjikan kepada sistem frekuensi radio (RF), dengan memanfaatkan kelaziman pencahayaan LED untuk penghantaran data. Walau bagaimanapun, VLC menghadapi cabaran semula jadi seperti lebar jalur modulasi LED yang terhad, Gangguan Antara Simbol (ISI), dan Gangguan Saluran Sama (CCI) dalam senario berbilang pengguna. Kertas kerja ini menyiasat integrasi Capaian Berbilang Bukan Ortogon (NOMA) dengan Penerima Kepelbagaian Sudut (ADR) untuk mengatasi batasan ini dan meningkatkan prestasi sistem dengan ketara dalam rangkaian VLC dalaman.
2. Model Sistem
Sistem yang dicadangkan dimodelkan dalam persekitaran dalaman standard untuk menilai sinergi antara teknologi NOMA dan ADR.
2.1 Pemodelan Bilik dan Saluran
Sebuah bilik segi empat tepat berukuran 8m (panjang) × 4m (lebar) × 3m (tinggi) disimulasikan. Dinding dan siling dimodelkan sebagai pemantul Lambertian dengan pekali pantulan (ρ) 0.8. Tindak balas denyut saluran optik dikira menggunakan algoritma penjejakan sinar deterministik, dengan mengambil kira kedua-dua pandangan terus (LOS) dan pantulan resap (sehingga peringkat tertentu). Gandaan saluran untuk satu pautan boleh dimodelkan sebagai:
$H(0) = \frac{(m+1)A}{2\pi d^2} \cos^m(\phi) T_s(\psi) g(\psi) \cos(\psi)$ untuk $0 \le \psi \le \Psi_c$
di mana $m$ ialah peringkat Lambertian, $A$ ialah luas pengesan, $d$ ialah jarak, $\phi$ dan $\psi$ ialah sudut penyinaran dan kejadian, $T_s(\psi)$ ialah gandaan penapis, $g(\psi)$ ialah gandaan pemekat, dan $\Psi_c$ ialah Medan Pandangan (FOV) penerima.
2.2 Reka Bentuk Penerima Kepelbagaian Sudut (ADR)
Inovasi teras ialah penggunaan ADR 4-cabang. Setiap cabang terdiri daripada fotopengesan dengan FOV sempit, diorientasikan ke arah yang berbeza (contohnya, ke atas dan pada sudut azimut tertentu). Reka bentuk ini membolehkan penerima menggabungkan isyarat secara selektif dari cabang dengan gandaan saluran terkuat, dengan berkesan mengurangkan kesan hingar cahaya ambien, penyebaran berbilang laluan, dan gangguan saluran sama dari Titik Akses (AP) lain.
2.3 Prinsip NOMA dan Peruntukan Kuasa
NOMA beroperasi dalam domain kuasa. Di pemancar, isyarat untuk berbilang pengguna ditindih dengan tahap kuasa yang berbeza. Prinsip asasnya ialah memperuntukkan lebih banyak kuasa kepada pengguna dengan keadaan saluran yang lebih lemah. Di penerima, Pembatalan Gangguan Berturutan (SIC) digunakan: pengguna dengan saluran terbaik menyahkod dan menolak isyarat pengguna dengan saluran lebih lemah sebelum menyahkod isyaratnya sendiri. Kadar yang boleh dicapai untuk pengguna $i$ dalam pasangan NOMA 2-pengguna diberikan oleh:
$R_i = B \log_2 \left(1 + \frac{\alpha_i P_t |h_i|^2}{\sum_{j>i} \alpha_j P_t |h_i|^2 + N_0 B}\right)$
di mana $B$ ialah lebar jalur, $P_t$ ialah jumlah kuasa pancaran, $h_i$ ialah gandaan saluran untuk pengguna $i$, $\alpha_i$ ialah pekali peruntukan kuasa ($\alpha_1 + \alpha_2 = 1$, dan $\alpha_1 > \alpha_2$ jika $|h_1|^2 < |h_2|^2$), dan $N_0$ ialah ketumpatan spektrum kuasa hingar.
3. Keputusan Simulasi dan Perbincangan
Prestasi sistem NOMA-VLC dengan ADR dibandingkan dengan sistem asas yang menggunakan penerima FOV luas tunggal.
3.1 Metrik Prestasi dan Persediaan
Metrik prestasi utama ialah kadar data agregat untuk berbilang pengguna dalam bilik. Pengguna ditempatkan secara rawak, dan peruntukan sumber (pemadanan pengguna untuk NOMA dan peruntukan kuasa) dioptimumkan berdasarkan maklumat keadaan saluran mereka, mengikut pendekatan penulis terdahulu [36].
3.2 Perbandingan Kadar Data: ADR vs. FOV Luas
Keputusan simulasi menunjukkan kelebihan muktamad untuk sistem berasaskan ADR. Penggunaan ADR meningkatkan kadar data purata kira-kira 35% berbanding sistem yang menggunakan penerima FOV luas. Peningkatan ini disebabkan oleh keupayaan ADR untuk memilih laluan isyarat yang lebih kuat dan kurang terherot, seterusnya meningkatkan nisbah isyarat-kepada-gangguan-tambah-hingar (SINR) berkesan untuk penyahkodan NOMA.
3.3 Kesan Peruntukan Sumber
Kertas kerja ini menekankan bahawa peningkatan prestasi bukan automatik tetapi bergantung pada peruntukan sumber pintar. Memadankan pengguna secara dinamik dengan gandaan saluran yang jauh berbeza (keperluan utama untuk NOMA cekap) dan memperuntukkan kuasa sewajarnya adalah penting untuk merealisasikan potensi penuh gabungan ADR-NOMA.
Pandangan Prestasi Utama
Peningkatan Kadar Data Purata 35% dicapai dengan mengintegrasikan ADR 4-cabang dengan NOMA dalam VLC, berbanding penerima FOV luas konvensional.
4. Kesimpulan
Kerja ini berjaya menunjukkan bahawa integrasi Penerima Kepelbagaian Sudut dengan Capaian Berbilang Bukan Ortogon adalah strategi yang berkesan untuk meningkatkan kapasiti dan ketahanan sistem Komunikasi Cahaya Nampak dalaman. Keupayaan ADR untuk menyediakan input saluran yang lebih baik untuk proses SIC NOMA secara langsung menghasilkan peningkatan kadar data yang ketara, menjadikan seni bina hibrid ini sebagai pilihan yang menarik untuk rangkaian wayarles optik berketumpatan tinggi pada masa depan.
5. Analisis Asli & Pandangan Pakar
Pandangan Teras: Kertas kerja ini bukan sekadar tentang menambah penerima yang lebih baik; ia adalah helah kejuruteraan bijak yang menyusun semula belanjawan pautan VLC pada titik terlemahnya—aras hingar penerima—untuk membuka potensi teori penuh NOMA. Penulis mengenal pasti dengan betul bahawa prestasi NOMA sangat terhad oleh kejayaan SIC, yang gagal teruk dalam saluran VLC berbilang laluan yang resap. ADR 4-cabang bertindak sebagai penapis ruang, secara berkesan mencipta saluran yang "lebih bersih" untuk pengguna utama dalam pasangan NOMA, mengubah gandaan teori kepada peningkatan praktikal 35%.
Aliran Logik: Hujahnya elegan: 1) VLC memerlukan kecekapan spektrum (NOMA). 2) NOMA memerlukan perbezaan gandaan saluran yang ketara (masalah dalam pencahayaan seragam). 3) ADR mencipta perbezaan ini secara buatan dengan memilih laluan masuk terkuat. 4) Hasil: SIC berfungsi lebih baik, jumlah kadar meningkat. Ini adalah pendekatan yang lebih canggih daripada sekadar meningkatkan kuasa pancaran atau lebar jalur, selaras dengan trend penyelidikan 6G yang memfokuskan pada persekitaran radio pintar, seperti yang dibincangkan dalam kertas putih Next G Alliance.
Kekuatan & Kelemahan: Kekuatannya terletak pada peningkatan prestasi yang ketara dan disahkan menggunakan peningkatan penerima kerumitan rendah. Metodologi adalah kukuh, menggunakan model penjejakan sinar dan NOMA yang mantap. Walau bagaimanapun, analisis mempunyai titik buta yang ketara. Pertama, ia menganggap maklumat keadaan saluran (CSI) sempurna dan SIC sempurna—kedua-duanya sangat optimistik dalam sistem masa nyata dengan pengguna bergerak. Kedua, ADR 4-cabang meningkatkan kos, saiz, dan kerumitan pemprosesan penerima (logik pemilihan cabang). Kertas kerja ini mengabaikan pertukaran ini. Berbanding kerja asas mengenai optik penyesuai dalam komunikasi optik ruang bebas (seperti dari MIT Media Lab), pendekatan ADR ini statik; ia memilih tetapi tidak mengarah atau membentuk pancaran secara aktif, meninggalkan prestasi lanjut.
Pandangan Boleh Tindak: Untuk pengurus produk dan ketua R&D, penyelidikan ini menyediakan peta jalan yang jelas: Keutamaan inovasi penerima. Melabur dalam fotopengesan berbilang elemen pintar adalah kunci untuk membezakan produk Li-Fi masa depan. Langkah seterusnya segera ialah membuat prototaip algoritma pemilihan cabang masa nyata dan mengujinya di bawah keadaan saluran dinamik dengan CSI tidak sempurna. Tambahan pula, teroka teknik hibrid: gabungkan ADR ini dengan capaian berbilang kod jarang (SCMA) atau teknik tandatangan ketumpatan rendah (LDS) yang diterokai dalam 5G NR, yang mungkin menawarkan pertukaran kerumitan-prestasi yang lebih baik daripada NOMA domain kuasa tulen untuk saluran optik.
6. Butiran Teknikal
Prestasi sistem bergantung pada model saluran dan proses penyahkodan NOMA. Kuasa optik yang diterima oleh cabang ke-$k$ ADR dari LED ke-$j$ ialah:
$P_{r,(j,k)} = H_{j,k}(0) * P_{t,j}$
Penerima memilih cabang $k^*$ dengan SNR tertinggi: $k^* = \arg\max_k (\sum_j P_{r,(j,k)}^2 / N_0)$. Untuk pasangan NOMA turun dengan pengguna $U_1$ (saluran lemah) dan $U_2$ (saluran kuat), isyarat yang dihantar ialah $x = \sqrt{\alpha P_t}s_1 + \sqrt{(1-\alpha)P_t}s_2$, di mana $s_1, s_2$ ialah isyarat pengguna. $U_2$ menyahkod $s_1$ dahulu, menolaknya, kemudian menyahkod $s_2$. $U_1$ menganggap $s_2$ sebagai hingar dan menyahkod $s_1$ secara langsung. ADR meningkatkan $|h_i|^2$ untuk pengguna terpilih, secara langsung meningkatkan argumen fungsi $\log_2$ dalam persamaan kadar.
7. Keputusan Eksperimen & Penerangan Carta
Walaupun petikan PDF yang disediakan tidak mengandungi angka eksplisit, keputusan yang diterangkan boleh divisualisasikan melalui dua carta utama:
Carta 1: Fungsi Tabungan Kumulatif (CDF) Kadar Data Pengguna. Carta ini akan menunjukkan dua lengkung: satu untuk sistem penerima FOV luas dan satu untuk sistem ADR. Lengkung ADR akan beralih dengan ketara ke kanan, menunjukkan bahawa untuk sebarang kebarangkalian tertentu (contohnya, 50% pengguna), kadar data yang boleh dicapai adalah lebih tinggi. Jurang antara lengkung mewakili secara visual peningkatan purata ~35%.
Carta 2: Jumlah Kadar vs. Bilangan Pengguna. Carta ini akan memplot kapasiti sistem keseluruhan apabila bilangan pengguna meningkat. Garisan NOMA+ADR akan menunjukkan cerun yang lebih curam dan dataran yang lebih tinggi daripada garisan NOMA+FOV-Luas, menunjukkan kebolehskalaan dan kecekapan berbilang pengguna yang lebih baik. Garisan ketiga untuk Capaian Berbilang Ortogon (OMA) tradisional seperti TDMA akan terletak jauh di bawah kedua-duanya, menyerlahkan kelebihan kecekapan spektrum NOMA.
8. Kerangka Analisis: Contoh Kes
Skenario: Menilai sistem VLC untuk ruang kerja dalaman berketumpatan tinggi (contohnya, pejabat terbuka dengan 20 stesen kerja).
Aplikasi Kerangka:
- Profil Saluran: Gunakan perisian penjejakan sinar untuk memodelkan bilik dengan pemasangan LED di siling. Kira matriks gandaan saluran $H$ untuk setiap lokasi pengguna berpotensi kepada kedua-dua model FOV luas dan ADR berbilang cabang.
- Pemadanan Pengguna untuk NOMA: Untuk setiap selang penjadualan, kedudukan pengguna berdasarkan gandaan saluran mereka dari cabang ADR terpilih. Bentuk pasangan NOMA dengan mengumpulkan pengguna dengan saluran kuat dan pengguna dengan saluran lemah.
- Pengoptimuman Peruntukan Kuasa: Selesaikan pekali kuasa $\alpha_i$ yang memaksimumkan jumlah kadar, tertakluk kepada kekangan: $\sum \alpha_i = 1$, $\alpha_i > 0$, dan keperluan kadar minimum $R_i \ge R_{min}$. Ini adalah masalah pengoptimuman cembung yang boleh diselesaikan oleh algoritma standard.
- Unjuran Prestasi: Masukkan parameter yang dioptimumkan ke dalam persamaan kadar $R_i$ untuk mengira kadar data yang diunjurkan untuk setiap pengguna dan jumlah kadar sistem. Bandingkan keputusan model ADR vs. asas FOV luas.
9. Aplikasi & Hala Tuju Masa Depan
Paradigma ADR-NOMA-VLC mempunyai trajektori yang menjanjikan:
- Komunikasi Latensi Rendah Kebolehpercayaan Ultra (URLLC) untuk IoT Perindustrian: Di kilang pintar, ADR boleh menyediakan pautan teguh untuk kawalan mesin dengan mengurangkan gangguan dari peralatan bergerak dan permukaan pantulan.
- Komunikasi Optik Bawah Air: Persekitaran resap bawah air adalah analog kepada VLC dalaman resap. ADR boleh membantu mengasingkan laluan LOS dominan dalam air keruh, membolehkan NOMA untuk rangkaian bawah air berbilang pengguna.
- Penderiaan dan Komunikasi Bersepadu (ISAC): Cabang berarah berbilang ADR boleh digunakan untuk anggaran sudut ketibaan asas, membolehkan penyetempatan peranti bersama komunikasi—ciri utama untuk bangunan pintar masa depan.
- Hala Tuju Penyelidikan: Kerja masa depan mesti bergerak ke arah ADR penyesuai menggunakan kristal cecair atau sistem mikro-elektromekanikal (MEMS) untuk pengarahan pancaran dinamik. Tambahan pula, mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk pemadanan pengguna dan peruntukan kuasa masa nyata yang teguh dalam senario mudah alih adalah langkah seterusnya penting untuk peralihan dari simulasi ke penyebaran.
10. Rujukan
- Aljohani, M. K., et al. (2022). NOMA Visible Light Communication System with Angle Diversity Receivers. Source Journal/Conference.
- Zeng, L., et al. (2017). High Data Rate Multiple Input Multiple Output (MIMO) Optical Wireless Communications Using White LED Lighting. IEEE Journal on Selected Areas in Communications.
- Ding, Z., et al. (2017). A Survey on Non-Orthogonal Multiple Access for 5G Networks: Research Challenges and Future Trends. IEEE Journal on Selected Areas in Communications.
- Kahn, J. M., & Barry, J. R. (1997). Wireless Infrared Communications. Proceedings of the IEEE.
- Next G Alliance. (2023). 6G Technology Report. ATIS.
- 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.
- Wang, Q., et al. (2020). Deep Learning for Optimal NOMA Power Allocation in Visible Light Communications. IEEE Wireless Communications Letters.