en
Назад
DOI: 10.17586/1023-5086-2022-89-12-19-37
УДК: 535-2
Статистическое моделирование флуктуаций интенсивности в канале подводной системы беспроводной оптической связи при наличии турбулентности среды
Полный текст на elibrary.ru
Публикация в Journal of Optical Technology
Mandeep Singh, Maninder Lal Singh, Rajandeep Singh. Статистическое моделирование флуктуаций интенсивности в канале подводной системы беспроводной оптической связи при наличии турбулентности среды. Statistical channel modeling of intensity fluctuations in the turbulent underwater wireless optical communication system [на англ. яз.] // Оптический журнал. 2022. Т. 89. № 12. С. 19–37. http://doi.org/ 10.17586/1023-5086-2022-89-12-19-37
Mandeep Singh, Maninder Lal Singh, Rajandeep Singh. Статистическое моделирование флуктуаций интенсивности в канале подводной системы беспроводной оптической связи при наличии турбулентности среды. Statistical channel modeling of intensity fluctuations in the turbulent underwater wireless optical communication system [in English] // Opticheskii Zhurnal. 2022. М. 89. № 12. З. 19–37. http://doi.org/ 10.17586/1023-5086-2022-89-12-19-37
Mandeep Singh, Maninder Lal Singh, and Rajandeep Singh, "Statistical channel modeling of intensity fluctuations in a turbulent underwater wireless optical communication system," Journal of Optical Technology. 89(12), 708-721 (2022). https://doi.org/10.1364/JOT.89.000708
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.
равномерные колебания температуры, температурные градиенты, воздушные пузырьки турбулентности, критерий согласия, коэффициент битовых ошибок
Благодарность:Работа выполена при поддержке Отделения электроники и информационных технологий Министерства электроники и информационных технологий Индии (MEITY-PHD-2383).
Коды OCIS: 010.0010, 010.4455.
Список источников: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. Р. 181–182.
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.