基于模糊网络分配和通道转换分析混合OCC / LiFi系统

文摘

近年来,光学无线通信(油水界面)移动通信已成为有吸引力的研究兴趣为其inexpensiveness和高速数据传输能力和它已经公认为补充基于射频(RF)技术。光富达(LiFi)和光学相机通信(OCC)是两个有前途的油水界面技术,使用光电探测器(PD)和一个摄像头,分别接受光脉冲。这些通信系统可以实现在各种各样的环境中使用现有的发光二极管(LED)基础设施来传输数据。然而,网络层受到一些限制。一个优秀的解决方案来克服这些限制是集成OCC LiFi。在本文中,我们提出一个混合OCC和LiFi架构来提高用户的服务质量(QoS)。网络分配机制是为混合动力系统开发。动态通道转换技术,提出了有效的交接管理网络之间之后,包括切换配置基于用户移动性和详细的网络切换流分析。模糊逻辑(FL)是用于开发提出的机制。基于时分多址(TDMA)的方法,称为循环调度(RRS),也是为了确保时间资源分配的公平而采取服务多个用户使用相同的混合动力系统。 Furthermore, simulation results are presented taking different practical application scenarios into consideration. The performance analysis of the network assignment mechanism, which is provided at the end of the paper, demonstrates the importance and feasibility of the proposed scheme.

1。介绍

沟通目前依赖于射频(RF)光谱,这是拥挤和严格管制1]。的几个因素,包括干扰,因为地球的资源是有限的,和人类安全很明显,基于射频技术将不足以管理未来巨大的数据流量。无线通信使用光谱一直被视为一个一致的解决方案基于射频技术的频谱拥塞(2- - - - - -6]。特别是,光学无线技术,尤其是可见光沟通(VLC),增加了一个新的维度在世界移动通信以其巨大的不受监管的光谱(800太赫兹7)、成本效益、能源效率、高安全[3,8,9]。此外,当前室内和室外环境目前严重拥挤与发光二极管(LED)照明基础设施为基础,使VLC能够被利用作为射频辅助技术。

光富达(LiFi)是一个子集的油水界面技术照片探测器(PD)接收到光的强度的变化,从光源(携带数据位编码3,10,11]。PD可以检测高速闪烁的领导能力,使LiFi支持高数据率。一个广泛改善带宽复用是LiFi技术观察到,导致优秀的频谱效率。因为LiFi提供的这些好处,一些架构集成LiFi和射频已经提出了提高用户的服务质量(QoS);这些架构包括那些管理资源分配(12- - - - - -15),动态回归(16,17),能量收获(18),延迟分析(19),和信道分配20.]。

然而,LiFi不能有效地利用在白天因为它遭受广泛的阳光所产生的干扰(3]。在室内环境中,它可以遭受同样的问题导致相邻的照明设施。LiFi signal-to-interference-plus-noise低比(SINR)因为它是严重受到相邻光源所产生的干扰影响。此外,通信距离可以获得使用LiFi其他现有技术相对比较短。这些限制的最佳潜能激发进一步研究LiFi在实际环境中。

光学相机通信(OCC)是一种最近推出了VLC技术,使用一个图像传感器接收光信号(21- - - - - -26]。摄像机安装智能设备的指数增长使得OCC用于创新的应用场景,如室内/室外定位(27,28),本地化广告(29日),数字标牌,vehicle-to-vehicle (V2V)或vehicle-to-infrastructure (V2I)通信30.- - - - - -32]。OCC增加了重要用户灵活性使用智能手机相机从发光二极管接收数据。此外,OCC高度稳定的通信距离的变化。因为有限的视角(自动阀)的相机,OCC较少受到干扰的影响来自邻近的led。然而,类似于LiFi OCC也有一些局限性。例如,因为目前微薄的抽样率的商业相机,OCC提供了一个低数据率,尤其是减少用户的QoS。

直到现在,混合OCC LiFi模型没有被开发出来。在这项研究中,提出了一种混合网络架构整合OCC和LiFi增强用户的QoS。分配给用户的网络是通过利用模糊逻辑(FL)。FL是一种方便的方法将一个输入映射到一个输出和真理的基础上提供几个分数从0到1 (33]。这个方法是灵活的和直观的没有深远的复杂性,这些特点让我们选择这种方法。我们提出一个新的网络分配机制导致细胞内(LED)的整个覆盖区域的用户。模糊输入选择使用参数,确定两个网络的质量。考虑实际应用场景生成的模糊规则的用户。重心(齿轮)方法用于defuzzify输入和获取马克为每个用户分配。此外,我们开发一个FL-based网络层之间的垂直通道转换机制,既是网络支持用户移动性。我们简要讨论切换概率和相应的网络切换流分析的混合动力系统。循环调度(RRS) [34),现有的时分多址(TDMA)方法,采用以确保用户之间的资源分配的公平。

本文的其余部分组织如下:部分2提供了一个系统的概述和对信道参数进行分析,其中包括理论表征的SINR技术。FL-based网络分配机制,包括讨论用户的QoS,在部分说明3。部分4和5描述通道转换策略和网络切换流过程,分别。分配机制的性能评估6还包括一个讨论的故障概率和QoS性能。中提供了一个简短的总结我们的工作部分7。最后,部分8提出了未来研究的可能性与我们提出的混合的基础设施。

2。系统概述

2.1。混合动力系统结构

在这项研究中,一种混合OCC / LiFi网络层被认为是。考虑到用户的流动性,这种混合动力系统可以服务多个用户。因此,混合动力系统适用于任何漫游或固定用户。领导的一个特定的配置由两个平行LED-driving电路。虽然这两种技术使用相同的光谱,不会产生干扰,因为基于TDMA的RRS方法是利用当有多个用户分配时间资源。我们建议的体系结构的广义框图如图1。PD可以得到高效的LED闪烁,而相机不能。当前商业相机配置较低的帧率(在大多数情况下,30 - 50帧/秒)。这个配置特别的调制带宽降低OCC [35,36]。同样值得注意的是,LED闪烁的不能被人眼观察(相当于约100赫兹的阈值37])。

2.2。OCC通道模型

对于VLC系统,光信号传输的路线有两个组件:视距(LOS)和视线范围(仿真结果)。由于相机像素的本质,的(RoI)机制申请OCC,传输信号的反射分量的空间上分开从《组件23]。一个室内与发射机和接收机在混合动力系统和 ,分别见图2。导致细胞代表整个覆盖区域的领导。

《光学信号传输通道是由传感器的辐射强度,这是由以下方程(38]: 在哪里——领导的辐照度角。是传感器的排放指数,它源于辐射角吗 ,被称为辐射导致的半角;被定义为

我们假设之间的欧氏距离和是 ,计算水平距离的是哪一个和垂直距离( )。OCC整个直流通道增益是制定(12] 在哪里意味着对应的入射角,代表滤光器的增益,矩形函数的值意味着频道没有收获,如果领导仍然之外的视角(自动阀)的相机接收器。如果是相机的自动阀,然后被表示为 整个图像的面积是LED投影的图像传感器。通常所指的像素的图像。如果表示像素的边缘长度,然后投影面积 在哪里表示镜头的焦距和代表的物理区域领导。

有一个最小面积投影图像的图像传感器,下面的数据传输不能解码。权力受到图像传感器在这种情况下称为阈值功率和表达为 在哪里收到的图像传感器和吗表示LED的光功率传输。

大多数现有的商用相机自动阀提供一个低。因此,《组件内的相邻发光二极管不达到相机的自动阀。此外,如前所述,引入RoI信号技术显著减少反射的组件的影响。因此,OCC提供了一个优秀的SINR,表示为 在哪里表示图像传感器的光电转换效率,噪声功率谱密度的,是相机的采样率,是干扰发射器的数量,和这些发射器的直流增益。信道容量可以表达的香农容量公式(23),这是 在哪里代表数据符号传播的数量在每个图像帧的像素。

2.3。LiFi通道模型

传输信号的仿真结果部分无视LiFi因为我们的基带调制带宽是20 MHz,不超过最大允许的值(16,39]。因此,《LiFi模型表示为传播 在哪里表示的物理区域光和PD敏感光学集中器的增益,这是一个函数的折射率和PD的视场(FoV)。矩形函数表示为 在哪里表示PD视场。PD应该接受一定的权力来生成一个最小电流以解码实际发送数据位。LiFi阈值功率的表示 在哪里代表权力的总量由PD接收。LiFi使用基于强度调制方案;因此,LiFi影响相邻发光二极管所产生的干扰和其他背景灯。这种干扰最终结果在很大程度上减少SINR,作为室内环境的领导基础设施通常发达。几项研究[16,40)调查了SINR LiFi而言,它可以表示为 在哪里是在PD和光电转换效率吗后的电力转换接收光信号。LiFi信道容量也可以从香农容量计算公式,这是

3所示。FL-Based网络作业

在混合网络,网络根据类型选择用户需要的服务和质量。FL分发给特定用户网络。而不是决定选择一个网络在混合系统的布尔逻辑(只有真或假值),FL-based分配认为真值从0到1的变量(33,41- - - - - -43]。我们应用Mamdani模糊推理系统来评估我们的方案;该系统包括三个主要步骤:输入变量的模糊化,规则评估,和去模糊化。

模糊性是指将脆的输入转换成度的过程中通过使用不同类型的fuzzifiers功能块,称为隶属度函数。模糊集是图形由隶属度函数表示。例如,一个三角函数呈现在图3(一个)和描述为 在哪里和隶属度函数的断点和吗是一个特定的输入。

我们考虑四个输入变量进行网络分配机制:数据速率要求,SINR要求,瞬时接收功率和洛杉矶之间的欧几里得距离接入点(AP)和接收器。变量选择的基础上,应用场景。例如,如果一个用户想要定位它的位置,它肯定会需要一个优秀的SINR而不是高数据率最小化本地化解决方案。相反,必须高数据速率和SINR的实时视频电话。此外,瞬时功率大大有助于确定连接的误比特性能。此外,较低的接收功率降低用户的QoS级别通过增加中断概率很大程度上。另一方面,最大通信距离变化对不同光无线系统和用户达到满意的QoS当通信距离短。长期领导和接收机之间的距离增加LiFi的干扰,尽管OCC少受干扰的影响。特别是LiFi的最大通信距离短而OCC稳定的通信。

选择隶属度函数的基础上几个实验中训练数据的使用。等级的隶属度函数分配根据变化的影响在一个特定的输入的值。图3 (b)显示了一个例子的SINR要求模糊化的特定用户的基础上服务类型和质量。过程的特点是四个不同的会员等级:低,平均高,和优秀的。这些等级分布从-10年到60分贝。如图3 (b),这四个成员的成绩可以在类似的方法,这是

所选的SINR的断点值是-10,10、30、40 dB。例如,如果一个用户需要大约25 dB的SINR,然后用户将被归类为“平均”的模糊化的过程。其他输入fuzzified通过类似的方法。然而,会员等级的状态是不同的根据输入变量的数字信息。例如,数据速率的要求是fuzzified通过三个会员等级:低,平均和高。

不分明化输入后,不同的规则用于评价混合动力系统的性能(41]。这些如果/那么规则是由分配每个输入变量的隶属度,并决定相乘后(也可称为”和“操作)规则。例如,如果数据速率的要求很低,SINR的要求很好,和瞬时接收功率中,然后用户将通过LiFi连接光源和接收器之间最短的距离(或OCC最高的距离)。这里值得注意的是,规则是全面和保持生成的性质和质量用户需求。一般来说,规则是根据隶属度函数生成的指导方针和服务为基础,为什么我们选择在一种特定的一个特定的网络服务的场景。

网络作业过程如图4。导致细胞内的用户必须是为了通过LiFi或OCC相连。然而,连接可能性大大取决于FoV PD提供的自动阀或摄像头,分别。因为仿真结果的影响组件的光信号被忽视,覆盖范围内的领导必须出现的接收器。在得到一个新的网络访问请求(NAR)从用户、服务类型将调查。输入变量的检查后将立即发起调查。然后,系统将通过前面描述的模糊化过程。

随后,使用的规则和评估。的最后阶段网络分配机制是马克的配置,这一过程也被称为去模糊化。马克表示的可能性选择一个网络的网络分配过程。两个独立的输出被认为是LiFi和OCC。输出都具有三角形隶属度函数。我们已经考虑五个会员等级为每个输出获得精确的结果在网络选择机制。摘要马克称为网络分配系数(氟化钠)和表示和分别为LiFi和OCC。我们采用了齿轮33)去模糊化的方法,因为它显示了更好的性能结果比bisector-of-area (BoA)方法,这是实现通过一些实验训练数据。氟化钠是一个脆值的齿轮的方法,即表示为 在哪里表明该地区的总面积结合后所有的会员功能。氟化钠值范围从0到1。事实上,更高的氟化钠增加选择网络的可能性。因此,当一个新用户的网络访问请求,将比较这两个网络的氟化钠。网络与氟化钠会选择就越高。例如,如果LiFi达到0.6的氟化钠的新用户,而OCC获得0.8,那么用户将被连接到OCC代替LiFi。

当多个用户想要连接到同一个美联社和RRS34),TDMA技术被认为是。每个用户分配一个特定的时间段,称为量子一次,以确保所有用户之间的公平性。如果用户服务的过程并不完全是时间段内执行,流程完成后将恢复队列中的所有其他进程。图5说明了一个RRS调度过程中,四个用户想要访问的光源。的过程LiFi使用者2不分配的时间段内完成,它连接后再其他时段分配队列已经完成。

用户的QoS测量考虑实现用户数据速率和SINR。我们开发一个参数,称为需求满意度因素(DSF),分析用户的QoS。如果用户达到降低数据率或比它需要SINR, DSF将减少。一般来说,DSF计算的基础上,时间资源分配每个用户。一个特定用户的DSF表示如下: 在哪里和表示可实现的和需要的数据速率,分别和分别显示所需的实现和SINR。和代表用户的量子时间和破裂时间,分别。显示用户的总数在队列在特定时间和等待的最大用户数量,导致细胞内可以连接。

4所示。通道转换策略

它已经知道LiFi遭受比OCC干扰。这种干扰可以源自《其他光源或其他组件的组件从画墙壁或镜子反射。为简单起见,我们假定一个室内场景,用户可以连接到多个发光二极管。很明显,用户设备将受到邻近的《组件的影响导致细胞的边缘附近的领导。因此,如果不到LED单元,用户将遭受最少的干扰和将得到最好的SINR。因此,分配到LiFi网络的概率会高。如果用户似乎与OCC,通道转换的概率LiFi也将高因为网络配置的最终目标是尽可能地增加用户的QoS。以同样的方式,如果用户会导致细胞的边缘太近,然后转换的概率从LiFi OCC网络将会很高。图6显示了两个细胞,每一方都有一个直径 如果%的领导的一个特定细胞的直径被邻居导致细胞覆盖,用户设备干扰邻居的概率导致细胞内LED 在哪里是邻居的总数使细胞干扰细胞和领导的服务是细胞内的用户设备的总数。因此,每当《美联社和接收器之间的距离变化,通道转换概率的网络根据用户服务需求也会改变。网络的网络任务切换请求可以以两种方式进行:LiFi-to-OCC和OCC-to-LiFi切换。

内可以实现通道转换了美联社相同或者不同的APs。图7显示了为OCC-to-LiFi切换策略。最初,用户使用OCC通信网络。然后,用户将被调查的条件,即。,whether the user is remaining static or roaming around the LED cells. The LOS distance from the LED AP to the camera will change for every microsecond for the moving user. Therefore, there will be chance for the camera to receive power below 。在这种情况下,用户之间的通信和美联社将终止。立即将与接收功率 ,当超过阈值,LiFi接收功率将立即与之相比 。如果接收功率高于阈值,然后用户将被连接到LiFi。然而,如果接收功率也低于阈值,用户将被连接到相邻的美联社和采用新的NAR策略。极有可能为一个静态用户切换服务和质量要求。例如,用户可以从360 p 1080 p视频通话开关,也可以停止实时通信,开始浏览。出于这个原因,每当用户交换机之间不同的服务,氟化钠将调查。如果发现氟化钠减少,那么它将比LiFi。如果LiFi提供氟化钠高于OCC,那么用户将会转向LiFi。类似的策略将随访LiFi-to-OCC切换,如图所示8。

5。网络切换流过程

在本节中,我们提出一个详细的网络切换流机制的混合动力系统。流过程广义和适用于OCC-to-LiFi或LiFi-to-OCC切换。流机制见图9。

切换流机制是通过25实现步骤。当用户设备感官的氟化钠为接收机(SR)是减少(步骤1),它发送一个报告美联社(SAP)连接到服务(步骤2)。SR(步骤3),然后搜索新的信号和SAP的用户将连接到目标接收方(TR)被选中(步骤4)。那么preauthentication检查接收机与目标AP (TAP)(步骤5)。的基础上preauthentication和氟化钠,SR调查信号质量。在一起,SAP SR决定如果一个开关水龙头应该执行(步骤6)。SAP启动开关过程通过网关发送请求到水龙头(步骤7和8)。网络作业控制(NAC)启动指定的可能性是否可以分配网络(第9步)。之后,利用响应切换请求(10和11)。然后,一个新的水龙头和网关之间的链接设置(步骤12 - 15),最终,包数据转发到水龙头(第16步)。光学通道与水龙头(步骤17)重建,重新配置(steps-18 20)最后脱离SAP和同步水龙头(第21步)。 The SR then sends a signal to the gateway, indicating the completion of the switching mechanism and synchronization with the TAP (steps-22 and 23). Finally, the optical link between the former SAP and gateway is deleted (steps-24 and 25), and the packets are sent to the TR via the TAP.

6。绩效评估

在本节中,网络分配机制模拟考虑系统参数总结在表1。混合动力系统可以在室内和室外环境中实现。OCC尤其喜欢在白天,LiFi和OCC在夜间可以利用。我们进行模拟,同时考虑的最大通信距离LiFi和OCC。当洛杉矶距离高,OCC稍微比LiFi首选。

数据10和11展示了氟化钠随LiFi和OCC增加通信距离。考虑模糊规则排列在桌上2。根据不同的服务场景模拟尤其的用户。例如,如果用户想要本地化的地位,服务不需要高数据率;相反,它需要一个最小误比特率的精确定位。这种情况被认为是在的情况。用户想要浏览的网站是反映在场景B和C d场景显示高质量的语音和视频通话的用户,和场景E和F反映标准质量。

如图10,LiFi达到一个氟化钠高于0.5时,通信距离是在所有情况下都保持在6米。LiFi工作的主要原因是因为在一个有限的通信距离的光信号接收PDs的特征。OCC提供了一个良好的氟化钠对所有情况下除了高质量的语音和视频通话用户由于其数据速率限制,如图所示11。

移动性支持LiFi和OCC技术特点,我们建议也保证了高效的网络之间轻松切换的混合系统,基于服务的场景。切换是非常重要的,导致细胞的大小是非常小的,和我们当前室内环境装饰着大量的基础设施。通道转换开始时的接收功率服务网络低于阈值。图12说明了电力用户收到的来自不同距离美联社。

OCC通道转换概率和LiFi如图13。概率是衡量考虑室内场景,在该场景中,导致细胞的直径是10米。说明了通道转换概率的概率导致细胞内的用户位置接收光信号最高。导致细胞内的最高位置概率对应与一个用户位于中心的细胞(由阿图表示6),最低概率对应与一个用户位于边缘的细胞。图中可以看到13用户有很高的概率从LiFi-to-OCC附近时,仍然导致细胞起源。然而,的概率减少当用户接近领导的邻近细胞。OCC-to-LiFi交接概率达到的能力的情况,因为相机空间分离干扰元素的图像传感器。

图14说明了我们提出的中断概率混合动力方案。我们设置的门槛LiFi SINR作为模拟0分贝。我们可以清楚地看到,中断概率较高,当用户远离美联社使用LiFi只。然而,在整合OCC LiFi,可以观察到故障可能性的明显改善。用户的QoS性能呈现在图15。DSF测量假设平均0.16人/米²可以导致细胞内。我们还假设用户的数量与OCC和LiFi混合基础设施一样。虽然性能很大程度上取决于时间分配给每个用户,我们的方案演示了QoS性能比的情况下只有LiFi礼物。

7所示。结论

下一代VLC网络将被利用来实现更高的服务质量为用户在各种各样的环境中。使用VLC的一个主要优点是,可以利用现有照明设施向用户发送数据。LiFi油水界面技术,提供了一个高数据率。然而,它遭受干扰有多个光源时,这些来源和干扰来自最终降低了服务质量。使用OCC, SINR在各种场景中可以显著提高。因此,高数据率、高SINR的组合可以通过整合OCC LiFi。混合OCC和LiFi架构提出了本文中网络为每个用户分配是基于FL。用FL概念,可以实现最优计算复杂度较低。去模糊化后,每个网络生成一个分数称为氟化钠,它是利用适当的网络分配给一个特定的用户。此外,提出了一种基于FL通道转换机制,网络切换流分析。性能评估的基础上不同的实际情况,和这个评价包括切换和中断概率分析导致细胞内。 The user QoS is also analyzed, and the results of this analysis demonstrate the importance of our proposed scheme.

8。未来的研究

目前,研究人员正致力于实现射频和油水界面来实现高速率输出的共存与提高覆盖率。不同油水界面的共存技术可以利用同样的美联社实现为用户提供更好的服务质量。实现我们提出的混合动力系统在不同应用场景将是一个重要的主题在未来的油水界面相关研究,包括测试我们的系统最优对其他未来的均匀混合的基础设施。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

这篇文章是一个扩展的版本的论文发表在国际会议上无处不在的和未来的网络(ICUFN 2018),布拉格,捷克共和国,2018年7月。

的利益冲突

作者没有任何利益冲突。

确认

这项工作是支持的信息与通信技术促进研究所(IITP)由韩国政府拨款(MSIT)(没有。2017-0-00824,开发智能和混合OCC-LiFi下一代光学无线通信系统)。

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