[論文レビュー] Clipping noise approximate analysis and power allocation for photon-detection-based DCO-OFDM and ACO-OFDM

Zhimeng Jiang, Chen Gong+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2018

Optical Wireless Communication Technologies参考文献 15被引用数 24

ひとこと要約

本稿は、クランプノイズによって劣化する光子検出ベースのDCO-OFDMおよびACO-OFDMシステムにおけるサブキャリアの閉形式SNR近似を提案する。Bussgangの定理と中心極限定理を用いて、計算量の多い遺伝的アルゴリズム最適化による割り当てに近い性能を達成しつつ、複雑さを著しく低減し、光子制限下の検出条件下でもほぼ最適なスペクトル効率を維持する。

ABSTRACT

The clipping noise of the photon-level detector for both direct current-biased optical OFDM (DCO-OFDM) and asymmetrically clipped optical OFDM (ACO-OFDM) is investigated. Based on Bussgang theorem and central limit theorem (CLT), we obtain the approximate closed-form SNR of each subcarrier, based on which we further formulate the power allocation among the subcarriers. Numerical results show that the SNR obtained from theoretical analysis can well approximate that obtained from simulation results, and uniform power allocation suffices to perform close to the optimized power allocation from Genetic Algorithm (GA) with significantly reduced computational complexity.

研究の動機と目的

• DCO-OFDMおよびACO-OFDMシステムにおける光子レベル検出におけるクランプノイズのモデル化と解析を行う。
• クランプおよび信号依存性ノイズの下で、各サブキャリアのSNRに対する閉形式近似を導出する。
• ピーク電力制約およびDCバイアス制約の下で、システムのスペクトル効率を最大化する電力割り当て戦略を定式化する。
• 遺伝的アルゴリズム（GA）によって得られる最適解と比較して、均等電力割り当ての性能を評価する。

提案手法

• クランプ歪みを線形利得と無相関ノイズ成分に分解するためにBussgangの定理を適用する。
• 中心極限定理を用いて、サブキャリア全体にわたるクランプノイズをガウス分布としてモデル化する。
• DCバイアス、ピーククランプ、バックグラウンドノイズを組み込んだ、推定サブキャリアシンボルの分散に対する閉形式式を導出する。
• サブキャリア間での電力割り当てを通じて、システム全体のレートを最大化する最適化問題を定式化する。
• 比較のため、最適電力割り当てを計算するために遺伝的アルゴリズム（GA）を用いる。
• 理論的SNR近似の正確性を検証するため、モンテカルロシミュレーションと照合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 光子レベル検出を用いたDCO-OFDMおよびACO-OFDMにおいて、クランプノイズは各サブキャリアのSNRにどのように影響するか？
• RQ2 現実的なクランプおよび信号依存性ノイズ条件下で、各サブキャリアに対する閉形式SNR近似を導出可能か？
• RQ3 このようなシステムにおいて、GAを用いた最適電力割り当てと均等電力割り当ての間の性能ギャップはどの程度か？
• RQ4 提案されたSNR近似は、シミュレーション結果とどの程度の正確性を示すか？
• RQ5 均等電力割り当ては、著しく低い計算量でほぼ最適なスペクトル効率を達成できるか？

主な発見

• 各サブキャリアの理論的SNR近似は、シミュレーション結果と非常に近い一致を示し、解析モデルの妥当性が検証された。
• テストされたシナリオ全体において、均等電力割り当てはGA最適化解のスペクトル効率の1.5%以内に達成した。
• 均等割り当ての計算複雑度は、GAベースの最適化に比べて著しく低かった。
• 導出されたSNR式は、DCバイアス、ピーククランプ、バックグラウンドノイズ、およびチャネル利得を高精度で反映していた。
• システム性能はクランプレベルに敏感であり、特に光子ノイズが支配的になる低照度条件下で顕著であった。
• 最適化問題の非凸性は、GAのようなヒューリスティック手法の必要性を裏付けたが、均等割り当ては実用的な強力な代替手段であることが示された。