La carga de entropía en sistemas OFDM ópticos asimetricamente recortados en capas para la comunicación de luz visible...

Área de la Ciencia:

• Las comunicaciones ópticas de las comunicaciones ópticas.
• Procesamiento de señales Procesamiento de señales.
• Tecnologías inalámbricas Tecnologías inalámbricas.

Sus antecedentes:

• La multiplexación por división de frecuencia ortogonal óptica asimetricamente recortada por capas (LACO-OFDM) es eficiente para la comunicación de luz visible (VLC).
• La carga de entropía (EL) mejora los sistemas de múltiples portadores, pero no se ha aplicado a LACO-OFDM debido a la interferencia entre capas (ILI).
• El ruido residual de recorte (RCN) en LACO-OFDM complica la aplicación de EL.

Objetivo del estudio:

• Para introducir y evaluar la carga de entropía (EL) para los sistemas LACO-OFDM.
• Desarrollar un método de estimación de potencia de RCN consciente de la probabilidad para una evaluación precisa de SNR.
• Mejorar la eficiencia espectral y energética de los sistemas VLC.

Principales métodos:

• Análisis teórico del impacto de la configuración probabilística de la constelación (PCS) en el RCN.
• Desarrollo de un método de estimación de potencia de RCN basado en el recorte de constelación (CT).
• Implementación de un algoritmo EL con restricción de potencia total para LACO-OFDM.

Principales resultados:

• El método CT propuesto estima con precisión el SNR con una complejidad computacional reducida.
• El algoritmo EL logra una mayor información mutua generalizada (GMI) en comparación con los métodos de carga de bits (BL) existentes.
• Se observó una mejora media de GMI de ~10% y una ganancia máxima de 0,2 bits/símbolo.
• CT con un umbral de 0,5 reduce significativamente el tiempo de cálculo (~ 80%) con un IMC comparable.

Conclusiones:

• El algoritmo EL propuesto es el primero demostrado para los sistemas VLC LACO-OFDM.
• El método ofrece un resultado "ganar-ganar" de mayor precisión y menor complejidad.
• Se validaron ganancias significativas de rendimiento en GMI y eficiencia computacional a través de simulación y experimento.