[論文レビュー] Spatial Beam Tracking and Data Detection for an FSO Link to a UAV in the Presence of Hovering Fluctuations

Hossein Safi, Akbar Dargahi+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 7, 2019

Optical Wireless Communication Technologies参考文献 26被引用数 18

ひとこと要約

本稿は、無人航空機（UAV）向けの自由空間光（FSO）リンクにおける、UAVのホバリング揺らぎによって引き起こされるビームミスアライメントを解消する、ブラインドな空間ビームトラッキングおよびデータ椈出方式を提案する。四分円検出器アレイとパイロットフリーのチャネル推定法を用い、トラッキング誤差およびビット誤り率（BER）の閉形式表現を導出。UAVの不安定性下で最適な検出器サイズがトラッキング誤差を最小化することを示している。

ABSTRACT

Recent advances in small-scale unmanned aerial vehicles (UAVs) have opened up new horizons for establishing UAV-based free-space optical (FSO) links. However, FSO technology requires precise beam alignment while random fluctuations of hovering UAVs can induce beam misalignment and angle-of-arrival (AoA) fluctuations. For an FSO link to a UAV, we consider a quadrant detector array for optical beam tracking and study the effect of random hovering fluctuations of the UAV on the performance of the tracking method, and based on the degree of instabilities for the UAV, the optimum size of the detectors for minimizing the tracking error is found. Furthermore, for optimal detection of On - Off keying symbols, the receiver requires instantaneous channel fading coefficients. We propose a blind method to estimate the channel coefficients, i.e., without using any pilot symbols, to increase link bandwidth efficiency. To evaluate the performance of the considered system, closed-form expressions of tracking error and bit-error rate are derived. Moreover, Monte-Carlo simulation is carried out to corroborate the accuracy of the derived analytical expressions.

研究の動機と目的

• UAVのランダムなホバリング揺らぎおよび入射角（AoA）の変動によって引き起こされるFSOリンクにおけるビームミスアライメントを解消すること。
• UAVの不安定性下での四分円検出器アレイにおける最適な検出器サイズを特定することでトラッキング誤差を最小化すること。
• パイロット記号を排除するブラインドチャネル推定法を用いて、オンオフキーイング（OOK）検出において高いスペクトル効率を実現すること。
• トラッキング誤差およびビット誤り率（BER）の閉形式表現を導出し、システム性能を解析的に評価すること。
• モンテカルロシミュレーションを用いて解析結果を検証し、現実のUAV動態および大気条件下での正確性を保証すること。

提案手法

• 受信機に四分円検出器アレイを設け、光ビームの入射角（AoA）を推定することで、空間的ビームトラッキングを実現する。
• UAVのホバリング揺らぎおよび検出器サイズの関数として、トラッキング誤差の閉形式表現を導出する。
• パイロット記号を回避するOOK信号伝送のためのブラインドチャネル推定技術を提案し、帯域効率を向上させる。
• 未知のチャネル状態情報（CSI）下で誤差を最小化するため、信号対雑音比（SNR）および検出器選択に基づく意思決定指標を用いる。
• 統計的信号処理を用いて雑音および fading をモデル化し、BER解析にQ関数の近似を適用する。
• 完全および不完全なCSI下での解析的BER表現を導出し、検出器選択およびトラッキング誤差確率を組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVのホバリング揺らぎに起因するトラッキング誤差を最小化する四分円検出器アレイの最適な検出器サイズは何か？
• RQ2 UAVの不安定性に起因するビームミスアライメントは、FSOリンクにおけるビット誤り率（BER）にどのように影響を与えるか？
• RQ3 パイロット記号なしで、OOK信号伝送におけるブラインドデータ椈出は効果的に実装可能か？
• RQ4 未知のチャネル状態情報下での、提案されたビームトラッキングおよび検出方式の解析的性能は何か？
• RQ5 トラッキング誤差およびBERの導出された閉形式表現は、シミュレーション結果と比較してどの程度正確か？

主な発見

• 最適な検出器サイズは、UAVのホバリング不安定性の関数として導出され、平均二乗トラッキング誤差を最小化する。
• 提案されたブラインド検出法により、OOKベースのFSOシステムにおけるパイロット記号の必要性が排除され、高いスペクトル効率が達成された。
• トラッキング誤差およびBERの両方の閉形式表現が導出され、モンテカルロシミュレーションによる検証が行われ、高い正確性を示した。
• 高SNR条件下では、正しいフォト検出器が選択された場合、BER性能が顕著に向上し、最適な検出器サイズでは最大3 dBのSNR利得が得られた。
• UAVのホバリング揺らぎが大きくなるほどトラッキング誤差は増加するが、最適な検出器サイズにより、背景雑音とビーム位置ずれの両方の影響がバランスされ、その影響が軽減される。
• 未知のCSI下での解析的BER表現は、シミュレーション結果と非常に近い一致を示し、導出されたモデルの妥当性が確認された。