Towards Artificial Intelligence in Visible Light Communication Systems
Nome: WESLEY DA SILVA COSTA
Data de publicação: 20/04/2023
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ALEXANDRE DE ALMEIDA PRADO POHL | Examinador Externo |
| HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA | Coorientador |
| JAIR ADRIANO LIMA SILVA | Presidente |
| MARCELO EDUARDO VIEIRA SEGATTO | Examinador Interno |
| MARIA JOSE PONTES | Examinador Interno |
Páginas
Resumo: Nos ´ultimos anos, o uso crescente de dispositivos inteligentes e aplicac¸ ˜oes em Internet das
Coisas (IoT) acelerou a demanda por largura de banda. No entanto, os sistemas sem fio de
radiofrequˆencia (RF) n˜ao podem atender a essas necessidades futuras devido ao congestionamento
do espectro em ´areas urbanas e largura de banda insuficiente, principalmente em ambientes
internos. Esses fatos abrem caminho para alternativas para reduzir a press˜ao do espectro
de RF, em tais condic¸ ˜oes, e tamb´em garantir altas taxas de dados, baixa latˆencia, confiabilidade e
baixo custo. O avanc¸o da tecnologia em diodos emissores de luz (LED, do inglˆes Light Emitting
Diode) proporcionou iluminac¸ ˜ao de alta eficiˆencia energ´etica com comutac¸ ˜ao de intensidade de
luz de alta velocidade. Estes fatos, juntamente com a poss´vel crise de espectro, deram origem
a interesses de pesquisa em Comunicac¸ ˜ao via Luz Vis´vel, em que os dados s˜ao transmitidos
usando a infraestrutura de iluminac¸ ˜ao existente. O VLC oferece uma alternativa complementar
`a RF, com espectro ´optico n˜ao licenciado (aproximadamente 400 THz), seguranc¸a na camada
f´sica, baixa potˆencia, alta velocidade e imunidade `a interferˆencia eletromagn´etica.
Alta taxa de dados pode ser alcanc¸ada com a combinac¸ ˜ao do canal VLC de banda larga e
esquemas de modulac¸ ˜ao multiportadoras. A modulac¸ ˜ao ortogonal por divis˜ao de frequˆencia
(OFDM) ´e amplamente estudada devido `a sua promoc¸ ˜ao de eficiˆencia espectral e capacidade de
lidar com multipercursos. No entanto, a n˜ao linearidade introduzida pela fonte de luz luminosa
representa um desafio para a parametrizac¸ ˜ao do OFDM, devido `a sua alta relac¸ ˜ao de potˆencia
pico-m´edia (PAPR). Este trabalho aborda o desafio de transmitir o sinal OFDM considerando a
distorc¸ ˜ao de intermodulac¸ ˜ao (IMD) produzida pelos efeitos n˜ao lineares do LED.
Esta Tese aborda os efeitos n˜ao lineares do LED, parˆametros VLC e seu desempenho para
OFDM convencional e de envolt´oria constante (CE-OFDM). O sistema VLC ´e modelado e algoritmos
de otimizac¸ ˜ao s˜ao usados para atingir parˆametros que garantem eficiˆencias de potˆencia
e espectral, limitadas pelas figuras de merito de comunicac¸ ˜ao: taxa de erro de bit e magnitude
do vetor de erro. Este trabalho tamb´em apresenta a aplicac¸ ˜ao de redes neurais artificiais na
camada f´sica de sistemas VLC. A rede neural de mem´oria longa de curto prazo (LSTM) ´e
aplicada para prever posic¸ ˜oes, bem como ganho de canal, e tamb´em prever parˆametros otimizados.
Al´em disso, ´e proposta uma investigac¸ ˜ao sobre a equalizac¸ ˜ao OFDM usando arquiteturas
de aprendizado profundo para um canal VLC multicaminhos de ´unica entrada e ´unica sa´da
(SISO). As arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNN) s˜ao aplicadas em equalizac¸ ˜ao
direta de s´mbolos mapeados OFDM, sem estimativa de canal, interpolac¸ ˜ao, nem divis˜ao elementar,
denominada CNN-Direct Equalization (CNN-DE). Resultados mostram que a otimizac¸ ˜ao baseada em meta-heur´sticas foi capaz de determinar
os parˆametros do VLC para atender `as restric¸ ˜oes de comunicac¸ ˜ao. Al´em disso, enfatizam o
compromisso entre a potˆencia e a eficiˆencia espectral no VLC: maior eficiˆencia espectral ´e
alcanc¸ada com o aumento da corrente de polarizac¸ ˜ao, i.e., aumento da potˆencia, para lidar com
o IMD, em contraste, para obter maior eficiˆencia de potˆencia, uma menor eficiˆencia espectral
´e obtida. Os resultados das otimizac¸ ˜oes usando CE-OFDM superam o OFDM convencional,
com a escolha adequada do ´ndice de modulac¸ ˜ao de fase. O LSTM mostrou-se poderoso para
a previs˜ao de roteamento e avaliac¸ ˜ao dos parˆametros otimizados. O CNN-DE (regress˜ao) foi
capaz de detectar os s´mbolos corretos para valores baixos de SNR ( 10 dB). No entanto, a
equalizac¸ ˜ao CNN-DE baseada na classificac¸ ˜ao foi capaz de detectar os s´mbolos mapeados de
forma semelhante `a equalizac¸ ˜ao baseada em m´nimos quadrados.
