Система видимой световой связи NOMA с приемниками углового разнообразия: анализ и выводы

1. Введение

В данной работе исследуется система видимой световой связи (VLC) с неортогональным множественным доступом (NOMA), улучшенная за счет использования приемников углового разнообразия (ADR). Основная рассматриваемая проблема — ограничение скорости передачи данных в традиционных системах VLC из-за таких факторов, как межсимвольная интерференция (ISI) и внутриканальные помехи (CCI). Предлагаемая система сочетает спектральную эффективность NOMA с возможностями подавления помех и захвата сигнала 4-канального ADR, стремясь максимизировать скорость передачи данных для пользователей в помещении.

2. Модель системы

Система моделируется в пустой комнате размером 8м × 4м × 3м. Оптический канал включает отражения от стен и потолка, моделируемые как ламбертовы отражатели с коэффициентом отражения (ρ) 0,8. Для имитации многолучевого распространения световых сигналов используется трассировка лучей.

2.1 Моделирование помещения и канала

Импульсная характеристика внутрикомнатного канала рассчитывается с учетом как прямой видимости (LOS), так и диффузных (отраженных) компонентов. Отражающие поверхности разбиваются на малые элементы площадью dA. Постоянная составляющая коэффициента передачи канала для приемника с площадью детектора $A_{pd}$ и коэффициентом усиления $T_s(\psi)$ задается формулой:

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

где $m$ — порядок ламбертовой диаграммы направленности, $d$ — расстояние, $\phi$ — угол излучения, $\psi$ — угол падения, а $\Psi_c$ — поле зрения (FOV) приемника.

2.2 Конструкция приемника углового разнообразия (ADR)

ADR состоит из четырех фотодетекторов с узким полем зрения, каждый из которых ориентирован в разном направлении (например, в углы комнаты или на определенные точки доступа). Такая конструкция позволяет приемнику выбирать канал с наилучшим отношением сигнал-шум (SNR) или комбинировать сигналы, эффективно снижая влияние фонового света, многолучевой дисперсии и внутриканальных помех.

2.3 Принцип NOMA и распределение мощности

NOMA работает путем наложения сигналов для нескольких пользователей в области мощности на стороне передатчика. На стороне приемника для декодирования сигналов используется последовательное подавление помех (SIC). Мощность распределяется обратно пропорционально коэффициенту усиления канала: пользователям с лучшими условиями канала (более сильным сигналом) выделяется меньше мощности, а пользователям с худшими условиями — больше, чтобы обеспечить справедливость. Достижимая скорость для пользователя $i$ равна:

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

где $B$ — полоса пропускания, $P_i$ — мощность, выделенная пользователю $i$, $h_i$ — коэффициент усиления канала, а $\sigma^2$ — дисперсия шума.

3. Результаты моделирования и обсуждение

Производительность системы NOMA-VLC с ADR сравнивается с базовой системой, использующей один приемник с широким полем зрения.

3.1 Сравнение производительности: ADR против широкого поля зрения

Ключевой вывод заключается в том, что система на основе ADR обеспечивает среднее увеличение скорости передачи данных на 35% по сравнению с системой с приемником с широким полем зрения. Этот выигрыш объясняется способностью ADR избирательно захватывать более сильные, менее искаженные сигналы и подавлять мешающие компоненты от других передатчиков или отражений.

3.2 Анализ скорости передачи данных и оптимизация

Моделирование включает оптимизацию распределения ресурсов (мощности) между пользователями на основе их мгновенных условий канала, полученных из выбора каналов ADR. Оптимизация направлена на максимизацию суммарной скорости передачи данных при сохранении справедливости между пользователями, следуя предыдущему подходу авторов [36]. Результаты показывают, что сочетание адаптивного выбора канала и распределения мощности NOMA значительно повышает спектральную эффективность.

4. Заключение

В работе делается вывод, что интеграция приемников углового разнообразия с NOMA в системах VLC является высокоэффективной стратегией для преодоления ключевых ограничений, таких как помехи и ограниченная полоса пропускания. 4-канальный ADR обеспечивает значительное увеличение скорости передачи данных за счет улучшения качества сигнала и возможности более эффективного распределения мощности между пользователями с помощью NOMA. Эта работа подтверждает потенциал передовых конструкций приемников в сочетании с неортогональным мультиплексированием для сетей оптической беспроводной связи следующего поколения.

5. Ключевая аналитическая идея

Ключевая идея: Эта работа посвящена не просто незначительному улучшению; это стратегический поворот. В ней верно указывается, что узким местом для плотных высокопроизводительных систем VLC является не только передатчик (на котором сосредоточено большинство исследований, например, на µLED или лазерных диодах), но, что критически важно, способность приемника различать сигналы в зашумленной многолучевой среде. Прирост в 35% от относительно простого 4-канального ADR является убедительным свидетельством этого часто упускаемого из виду аспекта.

Логическая цепочка: Аргументация логична: 1) VLC страдает от помех (CCI/ISI), 2) ADR смягчают помехи за счет пространственной фильтрации, 3) Более чистые сигналы позволяют использовать более агрессивное мультиплексирование (NOMA), 4) Мультиплексирование в области мощности NOMA повышает спектральную эффективность. Моделирование в стандартизированной модели помещения (аналогичной используемой рабочей группой IEEE 802.15.7r1) обеспечивает достоверную валидацию.

Сильные стороны и недостатки: Сильная сторона заключается в прагматичном сочетании двух зрелых концепций (разнесенный прием и NOMA) для получения четкого, измеримого выигрыша. Методология надежна. Однако недостаток заключается в упрощенности модели ADR. Реальные ADR сталкиваются с такими проблемами, как корреляция между каналами, увеличение аппаратной сложности и необходимость в быстрых, энергоэффективных алгоритмах выбора канала — вопросы, которые лишь упоминаются. По сравнению с передовыми исследованиями в области адаптивной оптики или MIMO-VLC с использованием приемников на основе формирования изображения (как в работах Media Lab MIT или BWRC UC Berkeley), данный подход более пригоден для немедленного внедрения, но может иметь более низкий предельный потенциал пропускной способности.

Практические выводы: Для специалистов отрасли эта работа является зеленым светом для инвестиций в инновации на стороне приемника. Менеджерам по продуктам для систем Li-Fi или промышленных VLC следует уделить приоритетное внимание интеграции многоканальных приемников. Для исследователей следующие шаги очевидны: 1) Исследовать машинное обучение для динамического оптимального выбора канала ADR и формирования пар пользователей NOMA. 2) Изучить интеграцию с мультиплексированием с разделением по длинам волн (WDM) для мультипликативного эффекта. 3) Провести натурные испытания с мобильными пользователями для проверки динамической производительности. Игнорирование разнесения на стороне приемника в будущих стандартах VLC было бы серьезным упущением.

6. Технические детали и математическая формулировка

Основной технический вклад заключается в совместной оптимизации выбора канала ADR и распределения мощности NOMA. Сигнал, принятый на $k$-м канале ADR для пользователя $i$, равен:

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

где $h_{i,k}$ — коэффициент усиления канала от передатчика к $k$-му каналу для пользователя $i$, $P_u$ — мощность, выделенная сигналу $x_u$ пользователя $u$, а $n_{i,k}$ — аддитивный белый гауссов шум. Приемник выбирает канал $k^*$ для каждого пользователя или шага декодирования, который максимизирует эффективное SNR. Процесс SIC у пользователя с коэффициентом усиления канала $|h_i|^2$ декодирует сигналы в порядке возрастания коэффициента усиления канала. Коэффициенты распределения мощности $\alpha_i$ (где $\sum \alpha_i = 1$, и $\alpha_i < \alpha_j$, если $|h_i|^2 > |h_j|^2$) оптимизируются для максимизации суммарной скорости $\sum R_i$ при ограничении на общую мощность $P_T$.

7. Экспериментальные результаты и описание графиков

Хотя работа основана на моделировании, описанные результаты можно визуализировать с помощью ключевых графиков:

• График 1: Суммарная скорость в зависимости от мощности передачи: На этом графике будут показаны две кривые: для системы ADR-NOMA и для базовой системы Wide-FOV-NOMA. Обе кривые будут расти с увеличением мощности, но кривая ADR будет иметь более крутой наклон и более высокое плато, наглядно иллюстрируя средний прирост в 35% во всем диапазоне мощностей.
• График 2: Распределение скорости пользователей: Гистограмма или интегральная функция распределения, показывающая скорости передачи данных, достигнутые отдельными пользователями в помещении. Система ADR покажет более узкое и высокое распределение, что указывает на более стабильное и улучшенное обслуживание пользователей в различных местах (особенно у стен или в углах, где приемники с широким полем зрения страдают от многолучевости).
• График 3: Частота выбора канала: Тепловая карта на плане помещения, показывающая, как часто каждый из четырех каналов ADR выбирается как «лучший». Это наглядно продемонстрирует адаптивную природу ADR, показывая, что разные каналы являются оптимальными в разных областях помещения.

8. Фреймворк анализа: пример использования

Сценарий: Проектирование сети VLC для офиса открытой планировки с 20 рабочими местами.

Применение фреймворка:

1. Декомпозиция задачи: Разделить анализ бюджета линии связи на: (a) Мощность передатчика и модуляция, (b) Затухание в канале и импульсная характеристика (с использованием трассировки лучей), (c) Чувствительность приемника и поле зрения.
2. Количественная оценка выгоды ADR: Для каждого местоположения рабочего места смоделировать уровень принимаемого сигнала и разброс задержки с использованием приемника с широким полем зрения и 4-канального ADR. Рассчитать потенциальное улучшение SNR и снижение ISI, обеспечиваемое способностью ADR подавлять запаздывающие отражения.
3. Группировка пользователей NOMA: Сгруппировать пользователей в пары/группы NOMA на основе различий в коэффициентах усиления их каналов, которые теперь более выражены и надежны благодаря более точным оценкам канала от ADR.
4. Моделирование на уровне системы: Провести имитационное моделирование методом Монте-Карло, варьируя активность пользователей и требования к данным. Сравнить общую пропускную способность сети и скорость 5-го процентиля пользователей (метрика справедливости) для системы ADR-NOMA и традиционной системы OFDMA-VLC с приемниками с широким полем зрения.

9. Будущие применения и направления исследований

• Обратный канал/нисходящий канал 6G Li-Fi: ADR-NOMA VLC является основным кандидатом для высокоплотного нисходящего канала в будущих сетях 6G, дополняя радиочастотный диапазон на стадионах, в аэропортах и на заводах. Его устойчивость к радиочастотным помехам является ключевым преимуществом.
• Сверхнадежный промышленный Интернет вещей: На автоматизированных складах или производственных линиях, где критически важны низкая задержка и надежность, ADR могут обеспечивать устойчивые каналы связи между машинами, а NOMA поддерживать массовое подключение датчиков.
• Подводные оптические коммуникации: Среда рассеяния под водой аналогична сценарию с сильной многолучевостью. ADR могут значительно увеличить дальность и надежность сине-зеленой лазерной связи для автономных подводных аппаратов.
• Направления исследований:
  • Интеллектуальные ADR: Использование микроэлектромеханических систем (MEMS) или управления лучом на основе жидких кристаллов для непрерывной, точной угловой настройки вместо фиксированных каналов.
  • Межуровневая оптимизация: Совместная оптимизация выбора канала ADR на физическом уровне с планированием на уровне управления доступом к среде (MAC) и кластеризацией пользователей NOMA.
  • Гибридные системы RF/VLC: Исследование того, как ADR-NOMA VLC может быть бесшовно интегрирована с миллиметровыми волнами или радиочастотным диапазоном ниже 6 ГГц в гетерогенной сети с интеллектуальной разгрузкой трафика.

10. Ссылки

1. Z. Ghassemlooy, W. Popoola, S. Rajbhandari, Optical Wireless Communications: System and Channel Modelling with MATLAB®, CRC Press, 2019. (Авторитетный источник по моделированию каналов VLC)
2. L. Yin, et al., "Non-orthogonal multiple access for visible light communications," IEEE Photonics Technology Letters, vol. 28, no. 1, 2016. (Основополагающая работа по NOMA-VLC)
3. J. M. Kahn, J. R. Barry, "Wireless infrared communications," Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 2, 1997. (Фундаментальный обзор)
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. (Охватывает методы разнесения)
5. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks–Part 15.7: Short-Range Optical Wireless Communications, IEEE Std 802.15.7-2018. (Соответствующий стандарт)
6. M. O. I. Musa, et al., "Resource Allocation in Visible Light Communication Systems," Journal of Lightwave Technology, 2022. (Предыдущая работа авторов, ссылка [36])
7. PureLiFi. "Li-Fi Technology." https://purelifi.com/ (Лидер отрасли в коммерциализации VLC)
8. Z. Wang, et al., "Angle diversity receiver for MIMO visible light communications," Optics Express, vol. 26, no. 10, 2018. (Исследование конкретной реализации ADR)