DOI: https://doi.org/10.1364/oe.549337
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39876384
تاريخ النشر: 2025-01-02
المؤلف: Xiaohe Dong وآخرون
الموضوع الرئيسي: تكنولوجيا الاتصالات الضوئية اللاسلكية
نظرة عامة
في هذا البحث، يقدم المؤلفون نظام اتصالات ضوئية لاسلكية تحت الماء (UWOC) جديد قادر على تحقيق نقل بيانات بسرعة 1 جيجابت في الثانية على مسافة 250 مترًا، وهو تقدم كبير نظرًا للتحديات التي تطرحها التوهين المائي. يستخدم النظام مرسلًا عالي القدرة يتكون من دمج شعاع ثمانية صمامات ليزر متسلسلة ومستقبلًا حساسًا يعتمد على مضاعف ضوئي من السيليكون. للتخفيف من العيوب غير الخطية التي تؤدي عادةً إلى تدهور معدلات البيانات في UWOC لمسافات طويلة، يتم استخدام معادل خطي مشترك ومعادل شبكة عصبية اصطناعية (ANN) منخفضة التعقيد. التكوين الأمثل لـ ANN يتضمن طبقتين مخفيتين، مع 10 خلايا عصبية في الطبقة الأولى وخلايا عصبية واحدة في الثانية، ويقلل بشكل فعال من معدل خطأ البت (BER) إلى 3.4×10⁻³، وهو أقل من حد تصحيح الأخطاء الأمامي (HD-FEC).
تشير النتائج إلى أن النظام المقترح القائم على ANN يتفوق على أنظمة المعادلات الخطية التقليدية وأنظمة معادل فولتر، التي تحقق أقصى معدلات بيانات تبلغ 500 ميجابت في الثانية و750 ميجابت في الثانية، على التوالي. لا يوضح هذا الإنجاز فقط إمكانية تحقيق UWOC بسرعات عالية على مسافات كبيرة، بل يشير أيضًا إلى تطبيقات واعدة لتقنيات الاتصالات تحت الماء في المستقبل. تؤكد النتائج على الإمكانية لنقل بيانات بمعدل جيجابت في الثانية في UWOC، مما يمهد الطريق للتقدم في أنظمة الاتصالات تحت الماء لمسافات طويلة وعالية السرعة.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التقدم في الاتصالات الضوئية اللاسلكية تحت الماء (UWOC)، التي اكتسبت زخمًا بسبب سرعتها العالية وزمن الاستجابة المنخفض مقارنةً بأساليب الاتصالات تحت الماء التقليدية مثل الصوتية وتردد الراديو. على الرغم من التوقعات النظرية التي تشير إلى أن UWOC يمكن أن تحقق مسافات اتصال تصل إلى 500 متر، إلا أن التطبيقات العملية لم تتطابق بعد مع هذه التوقعات. تسلط الورقة الضوء على تقنيات التعديل المختلفة واستخدام صمامات الليزر عالية القدرة لتعزيز مسافات النقل، بينما تعالج أيضًا التحديات التي تطرحها التوهين تحت الماء والحاجة إلى كاشفات ضوئية حساسة.
يؤكد المؤلفون على قيود تقنيات المعادلة الحالية في التخفيف من العيوب غير الخطية التي تؤدي إلى تدهور معدلات البيانات في أنظمة UWOC لمسافات طويلة. يقترحون نهجًا جديدًا يجمع بين معادل خطي ومعادل شبكة عصبية اصطناعية (ANN) منخفضة التعقيد لتحسين الأداء مع تقليل التعقيد الحسابي. تسجل الورقة نتائج تجريبية ناجحة تظهر نقل بيانات بسرعة 1 جيجابت في الثانية عبر نظام UWOC لمسافة 250 مترًا، مما يمثل علامة بارزة في تحقيق اتصالات بمعدل جيجابت في الثانية على مسافات ممتدة. يمثل هذا العمل تقدمًا ملحوظًا في هذا المجال، مما يظهر الإمكانية للتطبيقات العملية لتقنية UWOC عالية السرعة.
طرق
في هذا القسم، يقيم المؤلفون أداء معادل شبكة عصبية اصطناعية (ANN) منخفضة التعقيد لأنظمة الاتصالات الضوئية اللاسلكية تحت الماء (UWOC)، خاصةً في ظل ظروف نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) المنخفضة. تتضمن الإعدادات التجريبية تحسين انحياز التيار المباشر (DC) وجهد الذبذبة (Vpp) بتردد الراديو، مع نتائج تشير إلى انحياز DC الأمثل يبلغ 27.95 فولت وVpp يبلغ 6 فولت، محققًا معدل خطأ بت (BER) قدره 3.4×10^{-3} عند معدل بيانات يبلغ 1 جيجابت في الثانية على مسافة 250 مترًا. يتجاوز هذا الأداء أداء المعادلات الخطية ومعادلات فولتر، التي تدعم أقصى معدلات بيانات تبلغ 500 ميجابت في الثانية و750 ميجابت في الثانية، على التوالي.
تستكشف الدراسة أيضًا متطلبات طول الذاكرة للمعادلات الخطية ومعادلات فولتر، كاشفةً أن معدلات البيانات الأعلى تتطلب أطوال ذاكرة أطول بسبب زيادة التداخل بين الرموز (ISI). يظهر معادل ANN أداءً متفوقًا، مع تحديد حجم الإدخال الأمثل وتكوينات الخلايا العصبية للتخفيف من الإفراط في التكيف أثناء التدريب. يستقر متوسط الخطأ التربيعي (MSE) عبر معدلات بيانات مختلفة، مما يشير إلى تدريب فعال، بينما يظهر تحليل مخطط العين أن معادل ANN ينتج أوضح مخرجات، متفوقًا على كل من المعادلات الخطية ومعادلات فولتر، خاصةً عند معدلات البيانات المنخفضة. بشكل عام، تسلط النتائج الضوء على إمكانيات معادل ANN في تعزيز نقل البيانات في أنظمة UWOC.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون التحديات التي تطرحها عرض النطاق المحدود والعيوب غير الخطية في أنظمة الاتصالات الضوئية تحت الماء (UWOC)، مؤكدين الحاجة إلى تقنيات معادلة فعالة لتعزيز أداء النظام. يقدمون ثلاثة أنواع من المعادلات: المعادل الخطي، ومعادل فولتر، ومعادل شبكة عصبية اصطناعية (ANN). يستخدم المعادل الخطي خوارزمية أقل متوسط مربع (LMS) للتخفيف من التداخل بين الرموز (ISI)، بينما يوسع معادل فولتر هذا النهج من خلال دمج نوى من الدرجة الثانية والثالثة لمعالجة العيوب غير الخطية. تم تصميم معادل ANN بهيكل منخفض التعقيد يتضمن طبقتين مخفيتين، مما يحسن المخرجات من المعادل الخطي لتحسين الأداء.
تُفصَّل الإعدادات التجريبية لنظام UWOC لمسافة 250 مترًا، مع تسليط الضوء على استخدام ليزر أزرق عالي القدرة بزاوية 450 نانومتر كمرسل ومضاعف ضوئي من السيليكون (SiPM) كمستقبل. يظهر النظام نقل بيانات ناجح بمعدلات تبلغ 1 جيجابت في الثانية مع معدل خطأ بت (BER) قدره \(3.4 \times 10^{-3}\)، متجاوزًا أداء المعادلات الخطية ومعادلات فولتر، التي حققت 500 ميجابت في الثانية و750 ميجابت في الثانية، على التوالي. تشير هذه الأبحاث إلى الإمكانية لتطبيقات عالية السرعة وطويلة المدى في UWOC، مما يعرض فعالية مخطط المعادلة المقترح ANN في التغلب على التحديات الكامنة في الاتصالات تحت الماء.
DOI: https://doi.org/10.1364/oe.549337
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39876384
Publication Date: 2025-01-02
Author(s): Xiaohe Dong et al.
Primary Topic: Optical Wireless Communication Technologies
Overview
In this research, the authors present a novel underwater wireless optical communication (UWOC) system capable of achieving 1 Gbps data transmission over a distance of 250 meters, a significant advancement given the challenges posed by aquatic attenuation. The system utilizes a high-power transmitter formed by beam combining eight cascaded laser diodes and a sensitive receiver based on a silicon photomultiplier. To mitigate nonlinear impairments that typically degrade data rates in long-distance UWOC, a combined linear equalizer and a low-complexity artificial neural network (ANN) equalizer are employed. The optimal configuration for the ANN includes two hidden layers, with 10 neurons in the first layer and one neuron in the second, and it effectively reduces the bit error rate (BER) to 3.4×10⁻³, which is below the hard-decision forward error correction (HD-FEC) limit.
The findings indicate that the proposed ANN-based system outperforms traditional linear and Volterra equalizer systems, which achieve maximum data rates of 500 Mbps and 750 Mbps, respectively. This achievement not only demonstrates the feasibility of high-speed UWOC over considerable distances but also suggests promising applications for future underwater communication technologies. The results underscore the potential for Gbps-level transmission in UWOC, paving the way for advancements in long-distance and high-speed underwater communication systems.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the advancements in underwater wireless optical communication (UWOC), which has gained traction due to its high speed and low latency compared to traditional underwater communication methods like acoustic and radio frequency. Despite theoretical predictions suggesting that UWOC could achieve communication distances of up to 500 meters, practical implementations have not yet matched these expectations. The paper highlights various modulation techniques and the use of high-power laser diodes to enhance transmission distances, while also addressing the challenges posed by underwater attenuation and the need for sensitive photodetectors.
The authors emphasize the limitations of existing equalization techniques in mitigating nonlinear impairments that degrade data rates in long-distance UWOC systems. They propose a novel approach that combines a linear equalizer with a low-complexity artificial neural network (ANN) equalizer to improve performance while reducing computational complexity. The paper reports successful experimental results demonstrating 1 Gbps data transmission over a 250-meter UWOC system, marking a significant milestone in achieving Gigabits-per-second-level communication over extended distances. This work represents a notable advancement in the field, showcasing the potential for practical applications of high-speed UWOC technology.
Methods
In this section, the authors evaluate the performance of a low-complexity artificial neural network (ANN)-based equalizer for underwater optical wireless communication (UWOC) systems, particularly under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. The experimental setup involves optimizing direct current (DC) bias and radio frequency peak-to-peak (Vpp) voltage, with results indicating an optimal DC bias of 27.95 V and Vpp of 6 V, achieving a bit error rate (BER) of 3.4×10^{-3} at a data rate of 1 Gbps over a 250-meter distance. This performance surpasses that of linear and Volterra equalizers, which support maximum data rates of 500 Mbps and 750 Mbps, respectively.
The study further explores the memory length requirements for the linear and Volterra equalizers, revealing that higher data rates necessitate longer memory lengths due to increased inter-symbol interference (ISI). The ANN equalizer demonstrates superior performance, with optimal input size and neuron configurations identified to mitigate overfitting during training. The mean squared error (MSE) stabilizes across different data rates, indicating effective training, while eye diagram analysis shows that the ANN equalizer produces the clearest output, outperforming both linear and Volterra equalizers, particularly at lower data rates. Overall, the findings highlight the ANN equalizer’s potential for enhancing data transmission in UWOC systems.
Discussion
In this section, the authors discuss the challenges posed by limited bandwidth and nonlinearities in underwater optical communication (UWOC) systems, emphasizing the need for effective equalization techniques to enhance system performance. They introduce three types of equalizers: the linear equalizer, the Volterra equalizer, and an artificial neural network (ANN) equalizer. The linear equalizer employs the least mean square (LMS) algorithm to mitigate inter-symbol interference (ISI), while the Volterra equalizer extends this approach by incorporating second- and third-order kernels to address nonlinearities. The ANN equalizer, designed with a low-complexity architecture featuring two hidden layers, further refines the output from the linear equalizer to improve performance.
The experimental setup for a 250-meter UWOC system is detailed, highlighting the use of a high-power 450-nm blue laser as the transmitter and a silicon photomultiplier (SiPM) as the receiver. The system demonstrates successful data transmission at rates of 1 Gb/s with a bit error rate (BER) of \(3.4 \times 10^{-3}\), surpassing the performance of linear and Volterra equalizers, which achieved 500 Mbps and 750 Mbps, respectively. This research indicates the potential for high-speed and long-distance applications in UWOC, showcasing the effectiveness of the proposed ANN equalization scheme in overcoming the inherent challenges of underwater communication.