大容量室内光无线通信系统的数字信号处理

随着我们越来越多地使用智能手机和对实时视频的需求，未来的室内网络有望提供无缝无线覆盖，同时支持更高的连接密度和更高的容量以及高能效。因此，传统的基于无线电的无线通信，即WiFi，将难以满足这些需求。解决这个问题的一种方法是使用光无线通信网络。对于她的博士学位。在研究中，LiuyanChen专注于使用高效数字信号处理技术来提高OWC网络的能力的高级信号处理。

光无线通信(OWC)是一种很有前途的方法，可以补充传统的室内网络。TonKoonen已经为高容量室内OWC系统提出了一种二维(2D)红外(IR)光束控制OWC的概念，该概念使用窄红外光束进行信息传输。

OWC的窄光束可以转向不同的方向，每个光束仅服务于单个用户设备，例如笔记本电脑或智能手机。因此，一个人可以享受到Internet的专用高速连接，而不会出现拥塞和隐私问题。

同时，低复杂度、高效率的数字信号处理(DSP)技术使OWC系统受益，因为它提高了频谱效率和信号质量，同时以具有成本效益的方式提高了系统容量。在她的博士学位。在研究中，LiuyanChen专注于使用DSP技术进行高级信号处理，以处理无线信号，并以高连接密度和每秒千兆位的容量为OWC系统做好准备，远远超出当前基于无线电(Wi-Fi)系统可以实现。

数字奈奎斯特滤波

在使用光学AWGR模块的2DIR光束转向OWC系统中，需要更大的光束转向空间分辨率(更密集的AWGR网格)来实现更大的无线空间覆盖范围和更高的无线连接密度。然而，这是以牺牲每个光束的OWC容量为代价的。

陈提出利用数字奈奎斯特滤波技术来解决这个问题。通过对传输信号进行整形以实现具有高带外抑制的窄频谱占用，可以减少由不完善的AWGR滤波导致的通道间串扰，从而可以使用更密集的AWGR网格。此外，通过改进的频谱效率信号可以获得更大的信道容量。所提出的方法已在基于6GHz带宽限制AWGR的1.1-mIROWC链路上进行了实验证明，该链路具有使用PAM-4格式的20-Gbit/sOWC容量。

非整数过采样

作为消除每个波束的OWC容量和波束控制空间分辨率之间权衡的成本，数字奈奎斯特滤波会导致额外的硬件实现复杂性。由此产生的双倍采样率需要昂贵的高速数据转换器。

为了解决这个问题，Chen提出使用非整数过采样方法来降低该系统的硬件实现复杂性和功耗。Chen通过实验验证了该方法，并研究了非整数过采样在容量为20-Gbit/s的12.5-GHz信道间隔6-GHz带宽限制AWGR的1.1-mIROWC链路中的影响。在11-GS/sDAC采样率下，采样率最小化为1.1倍符号率。与2倍过采样NyquistPAM-4系统相比，DAC采样率要求放宽了55%，代价是在1×10-3的7%FEC限制下会产生2.3-dB的功率损失。

并行架构

事实证明，低复杂度DSP技术对于低成本高容量OWC系统是有效的。为了实际实现，Chen还实现了基于FPGA平台的实时DSP。

但是经典的半并行实现架构由于大量的中间数据缓存而引入了严重的延迟，这阻碍了延迟关键的应用程序。因此，Chen提出了一种深度并行架构，该架构不需要大量的中间数据缓存来减少DSP引入的总延迟。基于FPGA的实时PAM-4接收器具有深度并行的全流水线DSP实现，在光纤链路中进行了实验演示。

Chen研究提出的解决方案为未来的高容量、高无线连接密度的室内网络提供了广阔的前景。

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