Geliştirilmiş Görünür Işık Haberleşmesi için Yeni Bir 5B10B RLL Kodunun Analizi

1. Giriş ve Genel Bakış

Görünür Işık Haberleşmesi (VLC), veri iletimi için LED aydınlatma altyapısını kullanır ve titreme azaltma ve parlaklık kontrolü gibi benzersiz zorluklar sunar. IEEE 802.15.7 standardı, zararlı ışık artefaktlarını önlemek için DC-dengesini sağlamak amacıyla Manchester, 4B6B ve 8B10B gibi Run-Length Limited (RLL) kodlarının kullanılmasını zorunlu kılar. Ancak, bu geleneksel kodlar sınırlı doğal hata düzeltme sunar ve genellikle etkin veri hızlarını düşüren ek kanal kodlama aşamalarını gerektirir. Bu makale, pratik VLC sistemleri için gerekli olan temel DC-dengesini ve düşük karmaşıklığı korurken, sağlam hata düzeltme yetenekleri sunarak bu boşluğu kapatmak üzere tasarlanmış yeni bir 5B10B RLL kodunu tanıtmaktadır.

2. Önerilen 5B10B Kod Tasarımı

Temel yenilik, yeni bir 5-bit'ten 10-bit'e (5B10B) eşlemede yatmaktadır. Bu, $R = \frac{5}{10} = 0.5$ kod oranını korur ve Manchester kodlaması ile aynıdır, böylece RLL şemalarında bant genişliği genişlemesi için standart beklentilerle uyumluluk sağlanır.

2.1. Kod Yapısı ve Eşleme

Kod, 32 olası 5-bit veri kelimesinin her birini belirli bir 10-bit kod kelimesine eşleyen bir arama tablosu (metinden çıkarılan) ile tanımlanır. Eşleme, birden fazla hedefi aynı anda gerçekleştirmek için dikkatlice tasarlanmıştır: ardışık özdeş bitleri (run-length) sınırlamak, sıfıra yakın bir çalışan dijital toplam (DC-dengesi) korumak ve hata tespiti/düzeltmesi için kod kelimeleri arasındaki Hamming mesafesini maksimize etmek.

2.2. DC-Dengesi ve Run-Length Kontrolü

Katı bir DC-dengesi, VLC için görünür titremeye neden olan düşük frekanslı parlaklık dalgalanmalarını önlemek için kritiktir; bu, Maksimum Titreme Zaman Periyodu (MFTP) tanımlayan standartlar tarafından düzenlenir. Önerilen 5B10B kodunun kod kelimeleri, çalışan dijital toplamı en aza indirecek şekilde oluşturulmuştur ve bu donanım seviyesindeki kısıtlamayı, daha yüksek oran için DC-dengesini gevşeten Unity-Rate Kodları (URC) gibi bazı önceki önerilerden daha etkili bir şekilde ele alır.

3. Teknik Analiz ve Performans

3.1. Hata Düzeltme Mekanizması

Geliştirilmiş hata performansı, kodun tasarlanmış minimum Hamming mesafesinden ($d_{min}$) kaynaklanmaktadır. Manchester gibi klasik RLL kodlarının $d_{min}=2$ (sadece hata tespitine izin verir) olmasına rağmen, 5B10B kodunun eşlemesi bu mesafeyi artırır. Daha yüksek bir $d_{min}$, kod çözücünün kod kelimesi başına belirli sayıda bit hatasını ($t$) düzeltmesini sağlar, burada $t = \lfloor (d_{min} - 1)/2 \rfloor$'dir. Bu içsel düzeltme yeteneği, alıcıda ayrı bir FEC kod çözücü aşaması eklemeden Bit Hata Oranını (BER) düşürür.

3.2. Teorik BER Analizi

AWGN kanalı üzerinde OOK-modüleli bir sinyal için, kodlanmamış bir sistemin teorik BER'i $P_b = Q\left(\sqrt{\frac{2E_b}{N_0}}\right)$ ile verilir, burada $Q(\cdot)$ Q-fonksiyonudur. $R$ kod oranına ve $d_{min}$ minimum mesafesine sahip kodlanmış bir sistem, BER için yaklaşık bir üst sınır elde edebilir: $P_b \lessapprox \frac{1}{2} \text{erfc}\left(\sqrt{R \cdot d_{min} \cdot \frac{E_b}{N_0}}\right)$. Önerilen kod, kodlanmamış bir sisteme kıyasla $Q$-fonksiyonu içindeki argümanı $R \cdot d_{min}$ faktörü ile iyileştirir, bu da orta-yüksek SNR rejimlerindeki üstün performansını açıklar.

4. Simülasyon Sonuçları ve Karşılaştırma

4.1. Standart Kodlara Karşı BER Performansı

Makale, OOK modülasyonu altında 5B10B kodunu IEEE 802.15.7 standart kodlarına (örn., Manchester, 4B6B) karşı karşılaştıran simülasyon sonuçlarını sunmaktadır. Anahtar bulgu, eşdeğer Sinyal-Gürültü Oranında (SNR) 5B10B kodu için önemli bir BER azalmasıdır. Örneğin, $10^{-5}$ hedef BER'ine ulaşmak için, 5B10B kodu Manchester kodundan 1-2 dB daha az SNR gerektirebilir. Bu kazanç, doğrudan hata düzeltme özelliklerine atfedilir. Performans, daha düşük karmaşıklıkta birleştirilmiş sistemlerin (örn., RS + 4B6B) performansını aşar, çünkü ayrı bir FEC kod çözücünün gecikmesini ve işleme yükünü önler.

4.2. Karmaşıklık Değerlendirmesi

Büyük bir avantaj, korunan düşük karmaşıklıktır. Kodlama ve kod çözme, geleneksel 4B6B/8B10B kodlarına benzer şekilde, basit bir arama tablosu (ROM) veya kombinatoriyel mantık ile uygulanabilir. Bu, birleştirilmiş kodlar için daha karmaşık yumuşak kod çözme şemaları [3,5] veya eMiller kodlarının trellis tabanlı kod çözmesi [8] ile tezat oluşturur ve 5B10B kodunu kaynak kısıtlı, yüksek hızlı VLC verici-alıcıları için oldukça uygun hale getirir.

5. Temel İçgörü ve Analist Perspektifi

Temel İçgörü: Reguera'nın 5B10B kodu sadece artımsal bir ayar değil; RLL'yi sadece bir "spektral şekillendirici" olarak ele almaktan, onu birincil bir kanal kodlama katmanı olarak tanımaya yönelik stratejik bir dönüşümdür. Gerçek atılım, güç ve gecikme hassas VLC bağlantılarında (IoT için Li-Fi veya araçtan araca haberleşme düşünün), LDPC veya Polar kodlar gibi ayrı, güçlü bir FEC'nin ek yükünün engelleyici olabileceğinin kabulüdür. Bu çalışma, tipik OOK tabanlı VLC'deki baskın hata desenleriyle mücadele etmek için RLL yapısının içine yeterince artıklık akıllıca gömerek, birçok pratik senaryo için "yeterince iyi" bir FEC yaratmaktadır. Flash bellek için verimli kodlama gibi diğer kısıtlı kanallarda görülen bir eğilimi takip eder, burada kod tasarımı fiziksel katman özellikleriyle derinden iç içedir.

Mantıksal Akış: Argüman ikna edici derecede basittir: 1) VLC'nin DC-dengeli kodlara (RLL) ihtiyacı vardır. 2) Standartlar RLL kullanır ancak daha sonra ek FEC'ye ihtiyaç duyar, bu da oranı/karmaşıklığı olumsuz etkiler. 3) Önceki çalışmalar ya kod çözmeyi karmaşıklaştırır [3,5,9] ya da DC-dengesinden ödün verir [6,7]. 4) Bu nedenle, FEC özelliklerine sahip yeni bir RLL kodu sıfırdan tasarlayın. Mantık sağlamdır, ancak makalenin OOK ve orta-yüksek SNR'a ağırlık vermesi, onun nişini sessizce kabul etmektir: evrensel bir kod değil, spesifik, önemli bir çalışma rejimi için optimize edilmiş bir çözümdür.

Güçlü ve Zayıf Yönler: Gücü inkâr edilemez zarafet ve pratikliktir. Arama tablosu uygulaması, FPGA/ASIC tasarımcıları için bir rüyadır. Ancak, zayıf yönü sınırlı kapsamıdır. Kapalı alan VLC'de çok yollu yayılımdan kaynaklanan şiddetli ISI altında nasıl performans gösterir? Makale, karartma desteği için çok önemli olan daha yüksek dereceli modülasyonlarla (802.15.7'deki VPPM gibi) performans hakkında sessizdir. Ayrıca, "geliştirilmiş hata düzeltme" görecelidir; çok düşük SNR için, özel güçlü bir FEC hala gerekli olacaktır. Kod, zorlu ortamlarda gelişmiş kanal kodlama için bir köprü görevi görür, bir yerine koyma değildir.

Harekete Geçirilebilir İçgörüler: Sistem mimarları için: özellikle maliyet ve gücün kritik olduğu herhangi bir yeni OOK tabanlı VLC ürün tasarımı için bu 5B10B kodunu derhal değerlendirin. Bileşen sayısını azaltabilir. Araştırmacılar için: Bu zengin bir damar açar. Bu prensip, farklı oran/performans dengeleri için 6B12B veya 8B16B kodlarına genişletilebilir mi? Derin öğrenme, sinir ağlarının belirli kanallar için kod tasarlamakta kullanılmasına benzer şekilde, belirli kanal modelleri için kod kelimesi eşleme tablosunu optimize etmek için kullanılabilir mi? Standart kuruluşları (IEEE, ITU) için: VLC fiziksel katman araç kutusunu yeniden gözden geçirme zamanıdır. 5B10B gibi kodlar, 802.15.7'nin gelecekteki değişikliklerinde veya Li-Fi (IEEE 802.11bb) için tartışılanlar gibi yeni standartlarda isteğe bağlı veya önerilen kodlar olarak ciddi şekilde düşünülmelidir. VLC'de hat kodlaması ve kanal kodlamasını ayrı, sıralı problemler olarak ele alma dönemi sorgulanmalıdır.

6. Teknik Detaylar ve Matematiksel Formülasyon

Kodun performansı, ağırlık numaralandırıcısı veya mesafe spektrumu aracılığıyla analiz edilebilir. $A_d$, Hamming ağırlığı $d$ olan kod kelimelerinin sayısı olsun. BPSK/OOK ile AWGN kanalı üzerinde ikili doğrusal bir kod için kod kelimesi hata olasılığı üzerindeki birleşim sınırı şudur: $$P_e \leq \sum_{d=d_{min}}^{n} A_d \, Q\left(\sqrt{\frac{2d R E_b}{N_0}}\right)$$ burada $n=10$ kod kelimesi uzunluğudur. Birincil tasarım hedefi, bu sınırı sıkılaştırmak için $d_{min}$'i maksimize etmek ve düşük ağırlıklı kod kelimeleri için $A_d$ katsayılarını minimize etmektir. DC-dengesi kısıtlaması, optimizasyona başka bir katman ekler ve genellikle Çalışan Dijital Toplamın (RDS) maksimum mutlak değerini minimize etmek olarak resmileştirilir: $\text{RDS} = \sum_{i=1}^{k} (2c_i - 1)$, burada $c_i$ ±1'e eşlenen kodlanmış bitlerdir. Önerilen kod, muhtemelen herhangi bir kod kelimesi veya kısa kod kelimesi dizisi üzerinde küçük bir $S_{max}$ için $|\text{RDS}| \leq S_{max}$'ı korur.

7. Analiz Çerçevesi ve Kavramsal Örnek

Çerçeve: Yeni bir VLC hat kodunu değerlendirmek, çok boyutlu bir denge alanı içerir: 1) Spektrum ve DC-Dengesi (RDS, PSD), 2) Hata Performansı ($d_{min}$, BER vs. SNR), 3) Uygulama Karmaşıklığı (kapı sayısı, bellek boyutu), 4) Sistem Entegrasyonu (karartma, modülasyon ile uyumluluk).

Kavramsal Vaka Çalışması - Kapalı Alan Konumlandırma Sistemi: LED'lerin kimlik ve konum verilerini ilettiği VLC tabanlı bir kapalı alan konumlandırma sistemi düşünün. Kanal orta derecede gürültülüdür (SNR ~12-15 dB) ve düşük gecikme, gerçek zamanlı takip için çok önemlidir. Standart Manchester kodlaması kullanmak, ya menzili sınırlar ya da gücü ve gecikmeyi artıran ayrı bir FEC kod çözücü gerektirir. 5B10B kodunu uygulamak, aynı LED sürücü donanımının daha düşük ham BER ile iletim yapmasına olanak tanır. Bu, temel modülasyonu (OOK) değiştirmeden veya karmaşık kod çözme çipleri eklemeden, aynı LED gücü için genişletilmiş kapsama alanı, artırılmış konumlandırma güncelleme hızı veya konum tespitlerinin daha yüksek güvenilirliği anlamına gelir. Bu, kodun kenar hesaplama, düşük güçlü VLC uygulamalarındaki değerini gösterir.

8. Gelecek Uygulamalar ve Araştırma Yönleri

5B10B kodu, birkaç gelişmiş uygulama ve araştırma hattının önünü açmaktadır:

• OOK Ötesi: Eşzamanlı haberleşme ve hassas karartma kontrolü için VPPM ve Darbe-Genlik Modülasyonu (PAM) ile kodun performansının araştırılması.
• Makine Öğrenimi ile Optimize Edilmiş Kodlar: Çoklu kısıtlamalar (RDS, titreme, hata tabanı) altında daha iyi mesafe spektrumları için geniş 5B10B eşleme alanını taramak üzere pekiştirmeli öğrenme veya genetik algoritmaların kullanılması.
• Gelişmiş FEC ile Entegrasyon: 5B10B kodunun, düşük oranlı bir Polar kodu (5G'de olduğu gibi) veya uzamsal olarak birleştirilmiş bir LDPC kodu gibi modern bir dış kod ile birleştirilmiş bir şemada iç kod olarak kullanılması. 5B10B, titremeyi ele alacak ve ilk düzeltme katmanını sağlayarak dış kodun görevini basitleştirecektir.
• Yükselen VLC Alanlarında Standardizasyon: Kanal koşullarının sert ve güç verimliliğinin çok önemli olduğu su altı VLC'sinde (UWVLC) veya akıllı telefonlar için optik kamera haberleşmesinde (OCC) kodun kullanımının teşvik edilmesi.
• Donanım Tanıtıcıları: Gerçek dünya güç tüketimini ve verimini 4B6B ve 8B10B çekirdeklerine karşı kıyaslamak için açık kaynaklı FPGA veya ASIC uygulamalarının geliştirilmesi.

9. Referanslar

1. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks--Part 15.7: Short-Range Wireless Optical Communication Using Visible Light, IEEE Std 802.15.7-2018.
2. Komine, T., & Nakagawa, M. (2004). Fundamental analysis for visible-light communication system using LED lights. IEEE Transactions on Consumer Electronics.
3. Griffin, R. A., & Carter, A. C. (2002). Optical Manchester coded transmission using a semiconductor optical amplifier. Electronics Letters.
4. Lee, K., & Park, H. (2011). A novel RLL code for visible light communications with inherent error correction. Proc. ICTC. (Ortak FEC-RLL'nin kavramsal öncülü).
5. Wang, Q., et al. (2020). Deep Learning for Channel Coding: A Comprehensive Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. (ML tabanlı kod tasarımı bağlamı).
6. 3GPP TS 38.212. (2020). NR; Multiplexing and channel coding. (Gelişmiş kablosuzda kullanılan Polar kodları referansı).
7. Reguera, V. A., et al. (2022). On the Flicker Mitigation in Visible Light Communications with Unity-Rate Codes. IEEE Photonics Journal. (PDF'te referans verilen yazarın önceki çalışması).