Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

Аннотации (12.2022) : Statistical channel modeling of intensity fluctuations in the turbulent underwater wireless optical communication system

Statistical channel modeling of intensity fluctuations in the turbulent underwater wireless optical communication system

DOI: 10.17586/1023-5086-2022-89-12-19-37

УДК 535-2

Mandeep Singh1, Maninder Lal Singh2, Rajandeep Singh3* 

1, 2, 3Department of Electronics Technology, Guru Nanak Dev University, Amritsar, India

1mandeepece.rsh@gndu.ac.in      https://orcid.org/0000-0002-9107-2231

2mlsingh.ece@gndu.ac.in        https://orcid.org/0000-0001-9704-2706

3rajandeep.ece@gndu.ac.in    https://orcid.org/0000-0003-3068-2981

Abstract

Subject of Study. The statistical modeling of received intensity fluctuations due to temperature-induced turbulence and the random presence of air bubbles in the Underwater Wireless Optical Communication channel is presented. Purpose of Study. Temperature-induced turbulence and air bubbles induce severe intensity fluctuations in the received optical signal which degrade the Underwater Wireless Optical Communication link performance. Method. Therefore, to characterize the turbulent water channel, an experimental setup has been designed in the laboratory which considers uniform and gradient-based temperature variations along with variable-sized bubble populations. To estimate the effect of these random variations in the water channel, a statistical approach has been followed which characterize the nature of the recorded observations. Main Results. It is observed that the behavior of random irradiance fluctuations due to uniform and gradient-based temperature variations in Underwater Wireless Optical Communication link follows single-lobe Gaussian distribution. Moreover, with the incorporation of air bubbles the received irradiance fluctuations no longer follows single-lobe Gaussian distribution but follows a multi-lobe Gaussian distribution i.e., Gaussian mixture model which is the weighted sum of Gaussian distribution. The accuracy of the proposed Underwater Wireless Optical Communication link models is verified by conducting the Goodness of Fit test, the observed confidence interval of 95% authenticates the proposed model. Also, the performance of Gaussian mixture model based Underwater Wireless Optical Communication link has been evaluated in terms of bit error rate, the acceptable bit error rate levels between 10–14 to 10–10 have been observed. The proposed Underwater Wireless Optical Communication with Gaussian mixture model completely depicts thermally uniform, gradient-based nonuniform, and variable air bubbles population in the ocean. Practical Significance. The Gaussian mixture model can further be utilized by the researchers to estimate numerous performance parameters of the turbulent Underwater Wireless Optical Communication links using advanced modulation schemes, diversity techniques, and paves a valuable way to address the future aspects of research in this area.

Keywords: uniform temperature variations, temperature gradients, air bubbles, Goodness of Fit, Bit error rate

Acknowledges: Department of Electronics and Information Technology, Ministry of Electronics and Information Technology, Government of India (MEITY-PHD-2383). 

For citation: Mandeep Singh, Maninder Lal Singh, Rajandeep Singh. Statistical channel modeling of intensity fluctuations in the turbulent underwater wireless optical communication system // Оптический журнал. 2022. Т. 89. № 12. С. 19–37. http://doi.org/ 10.17586/1023-5086-2022-89-12-19-37

OCIS codes: 010.0010, 010.4455.

 

Статистическое моделирование флуктуаций интенсивности в канале подводной системы беспроводной оптической связи при наличии турбулентности среды

Mandeep Singh, Maninder Lal Singh, Rajandeep Singh

Аннотация

Предмет исследования. Представлено статистическое моделирование флуктуаций интенсивности приёма, вызванных турбулентностью среды, температурными изменениями и случайным присутствием пузырьков воздуха в канале подводной беспроводной оптической связи. Цель исследования. Турбулентность вследствие изменения температуры среды, а также наличие пузырьков воздуха вызывают сильные колебания интенсивности в принимаемом оптическом сигнале, которые существенно ухудшают характеристики линии беспроводной оптической связи. Исследуется влияние этих факторов на интенсивность принимаемого сигнала. Метод. Для исследования влияния указанных факторов была создана экспериментальная установка, моделирующая турбулентный подводный канал связи, позволяющая как равномерно, так и градиентно изменять температуру среды, а также воспроизводить популяции воздушных пузырьков различного размера. Для оценки влияния этих случайных факторов на изменение интенсивности сигнала в подводном канале был применён статистический подход к обработке результатов измерений. Основные результаты. Установлено, что случайные флуктуации интенсивности принимаемого излучения в беспроводной оптической связи как при равномерных, так и при градиентных изменениях температуры соответствует одномерному распределению Гаусса. При наличии в турбулентности дополнительно пузырьков воздуха, регистрируемые флуктуации интенсивности излучения уже соответствуют не одномерному, а сложному двумерному распределению Гаусса, представляющему собой смесь распределений, которая описывается моделью взвешенной суммы отдельных распределений Гаусса. Достоверность предлагаемых моделей канала подводной беспроводной оптической связи проверялась по Критерию Согласия регрессионной модели. Полученный доверительный интервал 95% подтверждает достоверность предлагаемой модели. Также производительность канала подводной беспроводной оптической связи на основе модели сложному двумерному распределению Гаусса была оценена с точки зрения частоты битовых ошибок так называемым коэффициентом битовых ошибок. В частности, наблюдались приемлемые для практического применения уровни коэффициента битовых ошибок от 10–14 до 10–10. Предложенное описание подводной беспроводной оптической связи на основе сложному двумерному распределению Гаусса достоверно моделирует как термически однородную, так и градиентную турбулентную океанскую подводную среду при наличии популяции пузырьков воздуха с изменяющимися параметрами. Практическая значимость. Полученная модель на основе сложному двумерному распределению Гаусса может быть применена исследователями для оценки многочисленных рабочих параметров линий подводной беспроводной оптической связи, работающих в турбулентной среде при использовании различных методов модуляции, методов разнесения, что открывает новые возможности для будущих исследований в этой области.

Ключевые слова: равномерные колебания температуры, температурные градиенты, воздушные пузырьки турбулентности, критерий согласия, коэффициент битовых ошибок

 

List of References

1.    Zeng Z., Fu S., Zhang H. et al. A Survey of Underwater Optical Wireless Communications // IEEE Commun Surv Tutorials. 2017. V. 19. № 1. P. 204–238.

2.   Akyildiz I.F., Pompili D., Melodia T. Underwater acoustic sensor networks : research challenges // Ad Hoc Networks. 2005. V. 3. P. 257–279.

3.   Lacovara P. High-Bandwidth Underwater Communications // Mar Technol Soc J. 2008. V. 42. № 1. P. 93–102.

4.   Lanzagorta M. Underwater communications // Synthesis Lectures on Communications / Ed. William Tranter. Morgan Claypool Publishers, San Rafael, California (USA). 2012. V. 6. 1–120 p.

5.   Tsonev D., Chun H., Rajbhandari S. et al. A 3-Gb/s single-LED OFDM-based wireless VLC link using a gallium nitride µ LED // IEEE Photonics Technol Lett. 2014. V. 26. № 7. P. 637–640.

6.   Chi Y.-C., Hsieh D.-H., Tsai C.T. et al. 450-nm GaN laser diode enables high-speed visible light communication with 9-Gbps QAM-OFDM // Opt Express. 2015. V. 23. № 10. P. 13051.

7.    Cochenour B.M., Mullen L.J., Laux A.E. Characterization of the Beam-Spread Function for Underwater Wireless Optical Communications Links // IEEE J Ocean Eng. 2008. V. 33. № 4. P. 513–521.

8.   Singh M., Gill H.S., Singh M.L. Experimental evaluation of performance of underwater free space optical link in the presence of air bubbles // 2018 6th Ed Int Conf Wirel Networks Embed Syst WECON 2018 – Proc. IEEE. 2018. P. 58–62.

9.   Gabriel C., Khalighi M.-A., Bourennane S. et al. Monte-Carlo-based channel characterization for underwater optical communication systems // J OPT COMMUN NETW. 2013. V. 5. № 1. P. 1–12.

10. Tang S., Dong Y., Zhang X. Impulse response modeling for underwater wireless optical communication links // IEEE Trans Commun. 2014. V. 62. № 1. P. 226–234.

11.  Sahoo R., Sahu S.K., Shanmugam P. Estimation of the channel characteristics of a vertically downward optical wireless communication link in realistic oceanic waters // Opt Laser Technol. Elsevier Ltd, 2019. V. 116. № 2. P. 144–154.

12.  Krishnan K., Gauni S., Manimegalai C.T et al. Ambient noise analysis in underwater wireless communication using laser diode // Opt Laser Technol. Elsevier Ltd, 2019. V. 114. № 2. P. 135–139.

13.  Boyle E.A., Keigwin L. North Atlantic thermohaline circulation during the past 20,000 years linked to high-latitude surface temperature // Nature. 1987. V. 330. № 6143. P. 35–40.

14.  Korotkova O., Farwell N., Shchepakina E. et al. Light scintillation in oceanic turbulence // Waves in Random and Complex Media. 2012. V. 22. № May 2012. P. 260–266.

15.  Bissonnette L.R. Atmospheric scintillation of optical and infrared waves: a laboratory simulation // Appl Opt. 1977. V. 16. № 8. P. 2242.

16.  Jamali M.V., Salehi J.A., Akhoundi F. Performance studies of underwater wireless optical communication systems with spatial diversity: MIMO Scheme // IEEE Trans Commun. 2017. V. 65. № 3. P. 1176–1192.

17.  Jamali M.V., Chizari A., Salehi J.A. Performance analysis of multi-hop underwater wireless optical communication systems // IEEE Photonics Technol Lett. 2017. V. 29. № 5. P. 462–465.

18. Johnson B.D., Cooke R.C. Bubble populations and spectra in coastal waters: A photographic approach // J Geophys Res. 1979. V. 84. № C7. P. 3761.

19.  Singh M., Singh M. L., Singh G. et al. Modeling and performance evaluation of underwater wireless optical communication system in the presence of different sized air bubbles // Opt Quantum Electron. Springer US, 2020. V. 52. № 12. P. 1–15.

20. Jamali M.V., Khorramshahi P., Tashakori A. et al. Statistical distribution of intensity fluctuations for Underwater Wireless Optical Channels in the presence of air bubbles // Iran Workshop on Communication and Information Theory (IWCIT’16), Tehran, Iran. 2016. P. 1–6.

21.  Zedini E., Oubei H. M., Kammoun A. et al. A new simple model for underwater wireless optical channels in the presence of air bubbles // 2017 IEEE Glob Commun Conf GLOBECOM 2017 – Proc. 2017. V. 2018–Janua. № Ml. P. 1–6.

22. Oubei H.M., Zedini E., Elafandy R.T. et al. Simple statistical channel model for weak temperature-induced turbulence in underwater wireless optical communication systems // Opt Lett. 2017. V. 42. № 13. P. 2455.

23. Zedini E., Oubei H.M., Kammoun A. et al. Unified statistical channel model for turbulence-induced fading in underwater wireless optical communication systems // IEEE Trans Commun. 2019. V. 67. № 4. P. 2893–2907.

24. Born M., Wolf E. Principles of optics // Cambridge University Press. 1999. V. 8. № 2. 181–182 p.

25. Oubei H.M., Elafandy R.T., Park K.-H. et al. Performance evaluation of underwater wireless optical communications links in the presence of different air bubble populations // 30th Annu Conf IEEE Photonics Soc IPC 2017. 2017. V. 2017–Janua. P. 441–448.

26. Shin M., Park K.H., Alouini M.S. Statistical modeling of the impact of underwater bubbles on an optical wireless channel // IEEE Open J Commun Soc. 2020. V. 1. № May. P. 808–818.

27. Jamali M.V., Mirani A., Parsay A. et al. Statistical studies of fading in underwater wireless optical channels in the presence of air bubble, temperature, and salinity random variations // IEEE Trans Commun. 2018. V. 66. № 10. P. 4706–4723.

28.      Vali Z., Gholami A., Ghassemlooy Z. et al. System parameters effect on the turbulent underwater optical wireless communications link // Optik (Stuttg). Elsevier. 2019. V. 198. № July. P. 163153.