第6世代（6G）コミュニケーション時代は、空気、地面、水中の空間を覆うモバイル通信ネットワークの完全なカバレッジを達成します。無線周波数の限られたスペクトルリソースを考慮して、可視光通信（VLC）は、無線周波数通信を備えた補完的なワイヤレス通信技術として、6Gシステムの不可欠な部分になると予想されます。現在、屋内VLCと水中VLCの両方が広範囲に研究されています。光発光ダイオード（LED）は、環境保護と耐久性、および照明と通信の二重の機能により、屋内VLCで最も一般的に使用される光源になりました。ただし、LEDの帯域幅は比較的狭いため、スペクトル効率を改善する方法が屋内VLCパフォーマンスを改善する鍵となりました。 VLCにはドップラーシフトの問題はありませんが、異なる伝送パスによって引き起こされるマルチパスフェード効果の課題に依然として直面しています。現在、多くのVLCシステムは、マルチパス効果とシンボル間干渉に対処するために、直交周波数分裂（OFDM）テクノロジーを採用しています。ただし、OFDMテクノロジーでは、各シンボルの前にループプレフィックス（CP）を挿入する必要があります。これにより、「フレーム」の長さが増加するだけでなく、各フレーム内で利用可能なユーザーデータの量が減少し、最終的には最終的に減少します。 VLCシステムの総容量。
直交時間周波数空間
直交時間周波数空間（OTFS）変調は、時間と頻度の直交特性を活用することにより、マルチパス伝播の能力と信頼性を高めることができます。研究により、OTFは同じスペクトル効率でOFDM変調よりも感度を優れていることが示されており、OTFSは各シンボルの前に循環プレフィックス（CP）を追加する必要はありません。 OFDMより。 OTFS変調の利点を使用して、屋内VLCのスペクトル効率と透過速度を効果的に改善できます。ただし、周期的プレフィックスの数（CP）の数が不十分な場合、OTFは可視マルチパス伝播を処理する際に深刻なシンボル間干渉を引き起こし、VLCの通信品質に大きく影響することが指摘されています。
OTFS変調下でのVLCチャネルの推定と均等化技術
屋内VLCの伝送速度と通信品質をさらに向上させるために、OTFS変調の下でのVLCチャネルの推定とイコライゼーション技術について説明して、シンボル間干渉のマイナスの影響を減らします。最小二乗（LS）推定および最小平均二乗誤差（MMSE）推定は、OTFSチャネル推定に一般的に使用される2つの方法です。その中で、LS推定の精度は低く、屋内VLCチャネル推定の需要を満たすことができません。 MMSE推定には高精度がありますが、多数の複雑なマトリックス反転操作を含むため計算するのは費用がかかり、屋内VLC環境で正確に取得することが困難なチャネルノイズ分散などのチャネル以前の情報が必要です。近年、いくつかの研究では、変換ドメインベース関数と学習ベースのOTFSチャネル推定アルゴリズムに基づいてOTFSチャネル推定アルゴリズムを提案しています。これらの2つの方法により、OTFSチャネルの推定の精度を改善し、それぞれ計算の複雑さを減らすことができましたが、通常、OTFSシステムにパイロット信号を追加する必要があります。これには、特別なフレーム構造の設計が必要であるだけでなく、屋内VLCのデータ伝送速度の減少にもつながります。
OTFS変調は、屋内VLCのレートと信頼性を改善するために使用され、RescnnはVLCマルチキャリアチャネルを正確に推定および均等化するために提案され、VLCパフォーマンスに対するシンボル間干渉の影響を効果的に補正します。信号透過距離が1 mで、透過率が512 mb/s、768 mb/s、1 gb/s、および1.5 gb/sの場合、Rescnnによって推定されるビットエラー率は3.8×10未満です。−3。このペーパーのチャネル推定方法は、周期的なプレフィックスコーディングとパイロット周波数を増やす必要はありません。残留畳み込みニューラルネットワークは、オフラインステージのトレーニングシーケンスを通じてトレーニングされており、オンライン段階でチャネル推定を完了するには少数のトレーニングシーケンスのみが必要です。したがって、VLCのシステム容量は、この方法によって保証されます。ただし、提案された方法は、静的シナリオと静的チャネルにのみ適用できます。将来的には、モバイルシナリオでのOTFS屋内VLCのチャネル推定と均等化が調査され、提案された方法のアプリケーション範囲が拡張され、6Gモバイル通信でより大きな価値を再生するようになります。