“智能光子应用技术”专栏 | MDPI Sensors：具有能量收集策略的垂直自由空间光链路性能分析

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引言✦

自由空间光 (FSO) 通信在指向、采集和跟踪方面的进步使其能够广泛应用于无人机 (UAVs)，它可以充当5G及以上 (5G+) 蜂窝网络中的中继节点，无人机的移动性和它们运行的高度为高带宽FSO连接提供了可靠的视距链路。

首先，无人机作为中继节点，代表了一种易于部署和自适应的网络，可以在基站和连接到核心网络的网关之间提供视距。其次，FSO通信在无人机和网络节点之间提供了较高的数据速率，同时避免了对5G无线电接入网络的任何潜在干扰。第三，光学领域的能量收集有可能延长无人机的电池寿命。然而，FSO链路中大气湍流、大气衰减和指向误差的存在严重降低了它们的性能。因此，需要准确而易于处理的建模框架来充分理解是否可以应用具有能量收集的UAV-FSO回程/前传网络。

本篇发表Sensors 上的研究文章提出了一种复合信道衰减模型。该模型包括对湍流衰落、指向误差和大气衰减的影响，使用该模型可以推导出平均收获能量的解析封闭形式表达式作为FSO链路参数的函数。从本文进行的模拟中证明了可以获得显著收获能量值，这种性能提升可以补充现已部署的充电站。

 研究内容 

本研究所考虑的由无人机组成的飞行回程/前传网络如图1所示。该网络为5G+无线接入网络 (RAN) 提供可靠的连接，无人机充当网络飞行平台 (NFP) 节点，可以对天气或流量需求的变化做出反应。它的地面到空中链路基于具有EH的FSO技术。该解决方案有四个显著的好处：(1) 它的FSO链路为回程或前传连接提供所需的高数据速率；(2) FSO链路不会对5G RAN造成干扰；(3) 无人机可以调整其位置以适应交通和信道条件；(4) EH扩展了无人机的服务时间，从而提高了网络性能。回程流量表示分布式RAN方法中5G核心网络和BSs之间的IP数据传输。因此，BSs完全实现了5G RAN协议栈，因此它们是IP报文向核心网络/目的地。

图1. FSO将扩展或补充现有部署的可能5G+网络场景。

图2说明了接收器的框图，其中显示了EH和信息检测模块。可以观察到，EH模块由肖特基二极管和低通滤波器 (LPF) 组成，它们是无源器件，因此，其相关的功耗是有限的，可以包含在转换传感器效率ζ中，这种方法不需要任何控制逻辑或任何额外的模块来获得直流电流。

图2. EH提出的接收器结构的框图。

图3a显示了垂直光学链路的典型衰减以及为任何无人机与地面BS之间的不同分离距离收集的势能，范围从200 m到1000 m。检查任何部署的无人机提供的覆盖如何随着高度的增加而增强，但代价是接收器的功率损失显著增加 (图3a)。具体来说，这种增加主要是由发射机发散引起的光束展宽引起的。此外，图3b表明增加通道损失会显着降低收获的能量。

图3. (a) 平均光通道损耗作为链路长度的函数；(b) 平均收获能量作为链路长度的函数。

在分析图3的通道行为后，图4显示了OOK和OOK-EH方案在不同通道损伤下的误码率性能，作为接收信噪比的函数。为了说明OOK-EH方案的行为，假设ζ = 0.8。此外，假设传输散度θ_T = 1 mrad，两个比值ω_z/r作为代表性值：(ω_z/r) = 3和 (ω_z/r) =10，对应无人机高度300 m和1000 m。黑色绘制的误码率曲线表示 (ω_z/r) = 3的情况；而红色绘制的曲线描绘了 (ω_z/r) = 10的性能。此外，实线表示h = A_o的理想通道的误码率，即只假设几何损失；而虚线表示随机介质的不利影响，即仅湍流或湍流和指向误差。

图4. 不同通道损伤和比率不同值 (ω_z/r) 下垂直FSO链路的OOK和OOK-EH方案的平均BER与信噪比的关系。

从图4可以看出，湍流和指向误差会影响不同严重程度的BER，具体取决于ω_z/r比率。就湍流而言，无论比率ω_z/r如何，它都会平等地影响BER。然而，正如预期的那样，指向错误会导致较低ω_z/r比率的非常严重退化。该图显示，对于 (ω_z/r) = 3，指向误差引起的SNR退化很大，目标BER为5 × 10^-5，而对于 (ω_z/r) = 10，退化几乎可以忽略不计。事实上，考虑具有指向误差的湍流和湍流的误码率曲线几乎重叠。

综上所述，考虑到AEH结果和上述无人机接收机覆盖的BSs数量，在目标误码率为5 × 10^-5的非常清晰的空气条件下，考虑的场景可以获得总AEH。从携带信息的FSO信号中收集的自由能补充了从地面光学和射频无线功率传输 (WPT) 充电站收集的能量，有助于延长无人机的电池寿命。

 研究总结 

本文研究了FSO、UAV和EH作为一种有效的解决方案的应用，为5G+网络提供回程/前传连接。支持这种方法有很多好处。首先，FSO技术为5G RAN提供高带宽。其次，FSO通信链路不会干扰基于射频的5G RAN。第三，作为回程/前传网络的飞行节点的无人机可以适应天气和流量需求的变化，以提供可靠的链接。然而，当无人机需要充电时，有限的无人机电池会导致服务中断。出于这个原因，建议使用EH从信息信号的传输中收集能量，与来自地面光学和射频WPT充电站的EH相结合。所有这些技术都被认为增强了无人机的车载电池寿命。为了评估所提出方法的好处，本文考虑了一个现实但易于处理的通道模型，其中包括湍流衰落、指向误差和大气衰减的影响。利用该模型推导了针对信息传输和功率传输优化的OOK方案的平均收获能量和误码率的解析闭合表达式。导出的表达式允许评估地面BSs和无人机之间垂直FSO链路的性能，并正确选择链路参数来优化收集到的能量，同时保证可靠的连接。

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原文出自Sensors 期刊：

Álvarez-Roa, C.; Álvarez-Roa, M.; Martín-Vega, F.J.; Castillo-Vázquez, M.; Raddo, T.; Jurado-Navas, A. Performance Analysis of a Vertical FSO Link with Energy Harvesting Strategy. Sensors 2022, 22, 5684.

撰稿人：岳洋

 专栏简介 

“智能光子应用技术”专栏由Sensors 期刊编委岳洋教授 (西安交通大学) 主持，专注于光通信、光感知、光芯片等智能光子学领域的前沿进展与创新应用。

 专栏编辑

岳洋 教授

西安交通大学

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西安交通大学信息与通信工程学院教授、博士生导师，SPIE会士、IEEE/Optica高级会员、智能光子应用技术实验室 (iPatLab) 创始人及现任PI。致力于光通信、光感知、光芯片等智能光子学领域的基础及应用研究。已发表论文240余篇 (包括Science)，特邀论文10余篇，申请及授权专利60余项 (包括美国专利25项、欧洲专利9项，已授权30余项)，编著英文书5部，英文书章节2章，Google学术引用10,000余次，获邀报告200余次 (包括1次Tutorial，30余次Plenary和50余次Keynote)。现任IEEE Access、Frontiers in Physics副主编，Sensors 等4个学术期刊编委，J. Lightw. Technol. 等特刊客座编辑10余次，国际会议主席、技术委员会委员100余次，70余学术期刊审稿人。

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版权声明：

*本文内容由Sensors 期刊编委岳洋教授撰写，文中涉及到的论文翻译部分，为译者在个人理解之上的概述与转达，论文详情及准确信息请参考英文原文。本文遵守 CC BY 4.0 许可 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。如需转载，请于公众号后台留言咨询。

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