[논문 리뷰] Effects of Turbulence Induced Scattering on Underwater Optical Wireless Communications

Callum T. Geldard, John Thompson외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 03.

Optical Wireless Communication Technologies참고 문헌 24인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 수중 광학 난류를 소각산산산으로 모델링하여 흡수 및 산산산과 통합함으로써 현실적인 UOWC 채널 시뮬레이션을 수행한다. 난류는 공간적 및 시간적 확산을 증가시키고 데이터 전송률을 감소시키며, 특히 고도로 산산산한 수역에서는 그 영향이 약해진다—이는 로그정규 페이딩을 확인하고, 현실적인 성능 예측을 위해 난류를 흡수 및 산산산과 함께 통합 모델링할 필요성을 강조한다.

ABSTRACT

This paper presents a comprehensive description of the relative effect of optical underwater turbulence in combination with absorption and scattering. Turbulence induced scattering is shown to cause and increase both spatial and temporal spreading at the receiver plane. It is also demonstrated that the relative impact of turbulence on a received signal is lower in a highly scattering channel. Received intensity distributions are presented confirming that fluctuations in received power from this method follow the commonly used Log-Normal fading model. The impact of turbulence induced scattering on maximum achievable data rate in the underwater channel is investigated.

연구 동기 및 목표

• 난류를 별도로 다루는 대신 흡수 및 산산산과 통합하여 종합적인 UOWC 채널 모델을 개발하는 것.
• 다양한 수질에서 난류에 의한 산산산이 공간적 및 시간적 확산에 미치는 상대적 영향을 정량화하는 것.
• 난류가 수중 광링크의 수신 신호 세기 분포와 최대 달성 가능한 데이터 전송률에 미치는 영향을 분석하는 것.
• 높은 산산산 수역에서는 난류의 영향이 감소함을 입증하여 자유공간 광학에서의 가정을 도전하는 것.
• 수신 전력 변동이 난류 조건 하에서 로그정규 분포를 따른다는 것을 검증하는 것.

제안 방법

• 난류는 수온 및 염도 변화에 의한 굴절률 변동에 의한 소각산산산으로 모델링된다.
• 광자의 전파를 몬테카를로 방법을 사용하여 시뮬레이션하며, 다양한 흡수, 산산산 및 난류에 의한 굴절률 변동이 있는 수중에서 개별 광자를 추적한다.
• 전체 감쇠를 모델링하기 위해 감쇠 계수 c(λ) = a(λ) + b(λ)를 사용하며, b(λ)는 부피 산산산 함수 β(θ)로부터 유도된다.
• 광원 강도의 변동성을 정량화하기 위해 수신 강도의 분산을 평균 강도로 정규화하여 산란 지수 σ²_I 를 계산한다.
• 데이터 전송률 추정에는 단극성 OOK 변조와 고정된 송신 전력 20 mW를 사용한 DGF(Distribution of Gain Factor) 방법을 사용한다.
• 해안(투명), 해안(탁한), 항만(매우 탁한) 수질을 각각 15 m 및 30 m 링크 거리에서 비교하는 시뮬레이션을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 난류에 의한 산산산은 수중 채널에서 광신호의 공간적 및 시간적 확산에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 흡수 및 산산산의 정도가 다른 다양한 수질에서 난류의 영향이 신호 페이딩과 데이터 전송률에 미치는 상대적 영향은 무엇인가?
• RQ3 수중 광무선통신에서 난류 조건 하에서 수신 강도 분포는 로그정규 페이딩 모델을 따르는가?
• RQ4 난류가 증가함에 따라 최대 달성 가능한 데이터 전송률은 어떻게 변화하며, 이는 다양한 채널 조건에서 어떻게 달라지는가?
• RQ5 난류는 산산산의 한 형태로 정확히 모델링될 수 있으며, 이는 고립된 난류 모델 대비 채널 시뮬레이션의 정밀도를 향상시키는가?

주요 결과

• 난류에 의한 산산산은 공간적 및 시간적 확산을 모두 증가시키며, 그 정도는 수질 종류와 링크 거리에 따라 달라진다.
• 높은 산산산 수역(예: 항만)에서는 다중 산산산이 개별 난류 사건의 영향을 가림으로써 난류가 신호 변동에 미치는 상대적 영향이 감소한다.
• 산란 지수 σ²_I 는 링크 거리가 증가함에 따라 증가한다—예를 들어 해안 수역에서 15 m에서는 0.1518에서 30 m에서는 0.4273로 증가하여 더 긴 링크에서 더 큰 페이딩을 확인한다.
• 30 m 해안 링크에서 난류가 없을 경우 최대 데이터 전송률은 80 Gbps이지만, 난류가 존재할 경우 상당히 감소하여 더 높은 링크 마진 또는 균형 조정이 필요하다.
• 15 m 항만 링크에서 난류가 없을 경우 최대 데이터 전송률은 3.8 Gbps이지만, 난류가 존재할 경우 이는 추가로 감소하며, 해안 수역과 비교해 더 높은 b_tmax 가 필요로 하여 동일한 σ²_I 를 달성한다.
• 난류 조건 하에서 수신 강도 분포는 로그정규 페이딩 모델을 따르며, 이는 UOWC 시스템 성능 분 析에서의 적용 타당성을 검증한다.