Açı Çeşitliliği Alıcılı NOMA Görünür Işık Haberleşme Sistemi: Analiz ve İçgörüler

1. Giriş

Bu makale, Açı Çeşitliliği Alıcıları (ADR) ile geliştirilmiş bir Dikgen Olmayan Çoklu Erişim (NOMA) Görünür Işık Haberleşmesi (VLC) sistemini araştırmaktadır. Ele alınan temel zorluk, Semboller Arası Girişim (ISI) ve Ortak Kanal Girişimi (CCI) gibi faktörler nedeniyle geleneksel VLC sistemlerinin yüksek veri hızları sağlamadaki sınırlamasıdır. Önerilen sistem, NOMA'nın spektral verimliliğini, 4 kollu bir ADR'nin girişim azaltma ve sinyal yakalama yetenekleriyle birleştirerek, kapalı ortamlarda kullanıcı veri hızlarını en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır.

2. Sistem Modeli

Sistem, 8m × 4m × 3m boyutlarında boş bir oda içinde modellenmiştir. Optik kanal, yansıtıcılık katsayısı (ρ) 0.8 olan Lambert yansıtıcılar olarak modellenen duvar ve tavan yansımalarını içermektedir. Işık sinyallerinin çok yollu yayılımını simüle etmek için ışın izleme yöntemi kullanılmıştır.

2.1 Oda ve Kanal Modellemesi

Kapalı ortam kanal dürtü yanıtı, hem doğrudan görüş hattı (LOS) hem de yayınık (yansımalı) bileşenler dikkate alınarak hesaplanmıştır. Yansıtıcı yüzeyler, alanı dA olan küçük elemanlara bölünmüştür. Dedektör alanı $A_{pd}$ ve kazancı $T_s(\psi)$ olan bir alıcı için kanal DC kazancı şu şekilde verilir:

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

Burada $m$ Lambert derecesi, $d$ mesafe, $\phi$ ışıma açısı, $\psi$ geliş açısı ve $\Psi_c$ alıcının görüş alanıdır (FOV).

2.2 Açı Çeşitliliği Alıcısı (ADR) Tasarımı

ADR, her biri farklı bir yöne (örneğin, oda köşelerine veya belirli erişim noktalarına) yönlendirilmiş dört dar görüş alanlı fotodedektörden oluşur. Bu tasarım, alıcının en güçlü sinyal-gürültü oranına (SNR) sahip kolu seçmesine veya sinyalleri birleştirmesine olanak tanıyarak, ortam ışığının, çok yollu dağılımın ve ortak kanal girişiminin etkisini etkin bir şekilde azaltır.

2.3 NOMA İlkesi ve Güç Tahsisi

NOMA, vericide birden fazla kullanıcının sinyallerini güç alanında bindirerek çalışır. Alıcıda, sinyalleri çözmek için Ardışık Girişim İptali (SIC) kullanılır. Güç, kanal kazancıyla ters orantılı olarak tahsis edilir: daha iyi kanal koşullarına (daha güçlü sinyaller) sahip kullanıcılara daha az güç tahsis edilirken, daha kötü koşullara sahip kullanıcılara adaleti sağlamak için daha fazla güç verilir. $i$ kullanıcısı için elde edilebilir hız şudur:

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

Burada $B$ bant genişliği, $P_i$ $i$ kullanıcısına tahsis edilen güç, $h_i$ kanal kazancı ve $\sigma^2$ gürültü varyansıdır.

3. Simülasyon Sonuçları & Tartışma

ADR'li NOMA-VLC sisteminin performansı, tek bir geniş görüş alanlı alıcı kullanan bir temel sistemle karşılaştırılmıştır.

3.1 Performans Karşılaştırması: ADR vs. Geniş Görüş Alanı

Temel bulgu, ADR tabanlı sistemin, geniş görüş alanlı alıcı sistemine kıyasla ortalama veri hızında %35 iyileşme sağlamasıdır. Bu kazanç, ADR'nin daha güçlü, daha az bozulmuş sinyalleri seçici olarak yakalama ve diğer vericilerden veya yansımalardan gelen girişim bileşenlerini reddetme yeteneğine bağlanmaktadır.

3.2 Veri Hızı Analizi ve Optimizasyonu

Simülasyonlar, ADR kol seçimlerinden türetilen anlık kanal koşullarına dayanarak kullanıcılar arasında kaynak (güç) tahsisini optimize etmeyi içermektedir. Optimizasyon, yazarların önceki yaklaşımını [36] takip ederek, kullanıcı adaletini korurken toplam veri hızını en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır. Sonuçlar, uyarlamalı kol seçimi ve NOMA güç tahsisinin birleşiminin spektral verimliliği önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.

4. Sonuç

Makale, VLC sistemlerinde Açı Çeşitliliği Alıcılarını NOMA ile entegre etmenin, girişim ve sınırlı bant genişliği gibi temel sınırlamaların üstesinden gelmek için oldukça etkili bir strateji olduğu sonucuna varmaktadır. 4 kollu ADR, sinyal kalitesini iyileştirerek ve NOMA aracılığıyla daha verimli çok kullanıcılı güç tahsisi sağlayarak veri hızında önemli kazançlar sağlamaktadır. Bu çalışma, yeni nesil optik kablosuz ağlar için gelişmiş alıcı tasarımının dikgen olmayan çoklama ile birleştirilmesinin potansiyelini doğrulamaktadır.

5. Temel Analist İçgörüsü

Temel İçgörü: Bu makale sadece marjinal bir iyileştirmeden ibaret değil; stratejik bir dönüş noktasıdır. Yoğun, yüksek kapasiteli VLC için darboğazın sadece verici (çoğu araştırmanın odaklandığı yer, örn. µLED'ler veya lazer diyotları) değil, aynı zamanda kritik olarak alıcının gürültülü, çok yollu bir ortamda sinyalleri ayırt etme yeteneği olduğunu doğru bir şekilde tespit etmektedir. Nispeten basit bir 4 kollu ADR'den elde edilen %35'lik kazanç, bu genellikle gözden kaçan boyutun güçlü bir kanıtıdır.

Mantıksal Akış: Argüman sağlamdır: 1) VLC girişimden (CCI/ISI) muzdariptir, 2) ADR'ler uzamsal filtreleme yoluyla girişimi azaltır, 3) Daha temiz sinyaller daha agresif çoklama (NOMA) sağlar, 4) NOMA'nın güç alanı çoklaması spektral verimliliği artırır. Standart bir oda modelinde (IEEE 802.15.7r1 görev grubu tarafından kullanılanlara benzer) yapılan simülasyon, güvenilir bir doğrulama sağlamaktadır.

Güçlü Yönler & Zayıflıklar: Güçlü yan, net, ölçülebilir bir kazanç için iki olgun kavramın (çeşitlilik alımı ve NOMA) pragmatik bir şekilde birleştirilmesinde yatmaktadır. Metodoloji sağlamdır. Ancak, zayıflık ADR modelinin basitliğindedir. Gerçek dünya ADR'leri, kol korelasyonu, artan donanım karmaşıklığı ve hızlı, düşük güçlü kol seçim algoritmalarına duyulan ihtiyaç gibi zorluklarla karşı karşıyadır - sadece ima edilen konular. Uyarlanabilir optik veya görüntüleme alıcıları kullanan MIMO tabanlı VLC üzerine en son araştırmalarla (MIT Media Lab veya UC Berkeley BWRC'deki çalışmalarda görüldüğü gibi) karşılaştırıldığında, bu yaklaşım daha acil olarak dağıtılabilir ancak nihai kapasite tavanı daha düşük olabilir.

Eyleme Dönüştürülebilir İçgörüler: Endüstri uygulayıcıları için bu makale, alıcı tarafındaki yeniliklere yatırım yapmak için yeşil ışıktır. Li-Fi veya endüstriyel VLC sistemleri için ürün yöneticileri, çok elemanlı alıcıların entegrasyonuna öncelik vermelidir. Araştırmacılar için bir sonraki adımlar açıktır: 1) Dinamik, optimal ADR kol seçimi ve NOMA kullanıcı eşleştirmesi için makine öğrenimini araştırın. 2) Çarpımsal kazanımlar için dalga boyu bölmeli çoklama (WDM) ile entegrasyonu keşfedin. 3) Dinamik performansı doğrulamak için mobil kullanıcılarla gerçek dünya testleri yapın. Gelecekteki VLC standartlarında alıcı çeşitliliğini göz ardı etmek önemli bir ihmal olacaktır.

6. Teknik Detaylar & Matematiksel Formülasyon

Temel teknik katkı, ADR kol seçimi ve NOMA güç tahsisinin ortak optimizasyonudur. $i$ kullanıcısı için ADR'nin $k$-ıncı kolunda alınan sinyal şudur:

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

Burada $h_{i,k}$, vericiden $i$ kullanıcısının $k$-ıncı koluna olan kanal kazancı, $P_u$ $u$ kullanıcısının $x_u$ sinyaline tahsis edilen güç ve $n_{i,k}$ toplamsal beyaz Gauss gürültüsüdür. Alıcı, her kullanıcı veya çözme adımı için etkin SNR'yi en üst düzeye çıkaran $k^*$ kolunu seçer. Kanal kazancı $|h_i|^2$ olan bir kullanıcıdaki SIC işlemi, artan kanal kazancı sırasına göre sinyalleri çözer. Güç tahsis katsayıları $\alpha_i$ (burada $\sum \alpha_i = 1$ ve eğer $|h_i|^2 > |h_j|^2$ ise $\alpha_i < \alpha_j$), toplam güç kısıtı $P_T$ altında toplam hız $\sum R_i$'yi en üst düzeye çıkarmak için optimize edilir.

7. Deneysel Sonuçlar & Grafik Açıklaması

Makale simülasyon tabanlı olmasına rağmen, açıklanan sonuçlar temel grafiklerle görselleştirilebilir:

• Grafik 1: Toplam Hız vs. İletim Gücü: Bu grafik, biri ADR-NOMA sistemi ve diğeri Geniş-Görüş Alanlı-NOMA temeli için olmak üzere iki eğri gösterecektir. Her iki eğri de güçle artacak, ancak ADR eğrisi daha dik bir eğim ve daha yüksek bir plato gösterecek, güç aralığı boyunca %35'lik ortalama kazancı açıkça gösterecektir.
• Grafik 2: Kullanıcı Hızı Dağılımı: Odadaki bireysel kullanıcılar tarafından elde edilen veri hızlarını gösteren bir çubuk grafik veya KDF. ADR sistemi, daha sıkı, daha yüksek bir dağılım gösterecek, çeşitli konumlardaki (özellikle duvarların yakınında veya köşelerde, geniş görüş alanlı alıcıların çok yolluluktan muzdarip olduğu yerlerde) kullanıcılar için daha tutarlı ve gelişmiş hizmet olduğunu gösterecektir.
• Grafik 3: Kol Seçim Sıklığı: ADR'nin dört kolundan her birinin "en iyi" kol olarak ne sıklıkla seçildiğini gösteren oda zemininde bir ısı haritası. Bu, farklı oda bölgelerinde farklı kolların optimal olduğunu görsel olarak gösterecek, ADR'nin uyarlanabilir doğasını gösterecektir.

8. Analiz Çerçevesi: Bir Vaka Çalışması

Senaryo: 20 iş istasyonlu açık plan ofis için bir VLC ağı tasarlama.

Çerçeve Uygulaması:

1. Problem Ayrıştırması: Bağlantı bütçesi analizini şu şekilde ayırın: (a) Verici Gücü & Modülasyon, (b) Kanal Yol Kaybı & Dürtü Yanıtı (ışın izleme kullanarak), (c) Alıcı Duyarlılığı & Görüş Alanı.
2. ADR Fayda Nicelleştirmesi: Her iş istasyonu konumu için, geniş görüş alanlı alıcı ve 4 kollu ADR kullanarak alınan sinyal gücünü ve gecikme yayılımını simüle edin. ADR'nin geç gelen yansımaları reddetme yeteneğiyle sağlanan potansiyel SNR iyileştirmesini ve ISI azalmasını hesaplayın.
3. NOMA Kullanıcı Gruplandırması: Kullanıcıları, ADR'nin daha temiz kanal tahminleri nedeniyle şimdi daha belirgin ve güvenilir olan kanal kazanç farklılıklarına dayanarak NOMA çiftlerine/gruplarına kümeleyin.
4. Sistem Düzeyinde Simülasyon: Kullanıcı aktivitesini ve veri taleplerini değiştiren bir Monte Carlo simülasyonu çalıştırın. ADR-NOMA sistemi ile geniş görüş alanlı alıcılara sahip geleneksel bir OFDMA-VLC sistemi için toplam ağ verimi ve 5. yüzdelik kullanıcı hızını (bir adalet metriği) karşılaştırın.

9. Gelecekteki Uygulamalar & Araştırma Yönleri

• 6G Li-Fi Geri Bağlantı/Aşağı Bağlantı: ADR-NOMA VLC, gelecekteki 6G ağlarında stadyumlar, havaalanları ve fabrikalarda RF'yi tamamlayan yüksek yoğunluklu aşağı bağlantı için önde gelen bir adaydır. RF girişimine karşı direnci önemli bir avantajdır.
• Ultra Güvenilir Endüstriyel IoT: Düşük gecikme ve güvenilirliğin kritik olduğu otomatik depolar veya üretim hatlarında, ADR'ler makineden makineye iletişim için sağlam bağlantılar sağlayabilir, NOMA ise büyük ölçekli sensör bağlantısını destekleyebilir.
• Sualtı Optik Haberleşmesi: Sualtındaki saçılma ortamı, şiddetli bir çok yollu senaryoya benzer. ADR'ler, otonom sualtı araçları için mavi/yeşil lazer haberleşmesinin menzilini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırabilir.
• Araştırma Yönleri:
  • Akıllı ADR'ler: Sabit kollar yerine sürekli, ince taneli açı ayarı için mikro-elektromekanik sistemler (MEMS) veya sıvı kristal tabanlı ışın yönlendirme kullanımı.
  • Katmanlar Arası Optimizasyon: Fiziksel katman ADR seçimini, ortam erişim kontrol (MAC) katmanı zamanlaması ve NOMA kullanıcı kümelemesi ile birlikte optimize etme.
  • Hibrit RF/VLC Sistemleri: ADR-NOMA VLC'nin, heterojen bir ağda mmWave veya sub-6 GHz RF ile akıllı trafik aktarımıyla nasıl sorunsuz bir şekilde entegre edilebileceğini araştırma.

10. Referanslar

1. Z. Ghassemlooy, W. Popoola, S. Rajbhandari, Optik Kablosuz Haberleşmeler: MATLAB® ile Sistem ve Kanal Modellemesi, CRC Press, 2019. (VLC kanal modellemesi otoritesi)
2. L. Yin, vd., "Görünür ışık haberleşmeleri için dikgen olmayan çoklu erişim," IEEE Photonics Technology Letters, cilt 28, sayı 1, 2016. (NOMA-VLC üzerine temel makale)
3. J. M. Kahn, J. R. Barry, "Kablosuz kızılötesi haberleşmeler," Proceedings of the IEEE, cilt 85, sayı 2, 1997. (Temel inceleme)
4. T. Fath, H. Haas, "Kapalı ortamlarda optik kablosuz haberleşmeler için MIMO tekniklerinin performans karşılaştırması," IEEE Transactions on Communications, cilt 61, sayı 2, 2013. (Çeşitlilik tekniklerini kapsar)
5. IEEE Yerel ve Metropolitan Alan Ağları Standardı–Bölüm 15.7: Kısa Menzilli Optik Kablosuz Haberleşmeler, IEEE Std 802.15.7-2018. (İlgili standart)
6. M. O. I. Musa, vd., "Görünür Işık Haberleşme Sistemlerinde Kaynak Tahsisi," Journal of Lightwave Technology, 2022. (Yazarların önceki çalışması, ref [36])
7. PureLiFi. "Li-Fi Teknolojisi." https://purelifi.com/ (VLC ticarileştirmede endüstri lideri)
8. Z. Wang, vd., "MIMO görünür ışık haberleşmeleri için açı çeşitliliği alıcısı," Optics Express, cilt 26, sayı 10, 2018. (Spesifik ADR uygulama çalışması)