水下可见光通信关键技术综述

郭银景，徐 锋，屈衍玺，鲍建康，吕文红

(1.山东科技大学 a.电子信息工程学院；b.电气与自动化工程学院；c.交通学院，山东 青岛 266590；2.青岛智海牧洋有限公司，山东 青岛 266590)

0 引 言

水下可见光通信(Underwater Visible Light Communication，UVLC)作为一种新兴的水下无线通信方式，具有通信时延低、带宽高和保密性好等诸多优势，在组建水下传感器网络、海底资源探索及海洋环境监测等方面展现出了巨大的潜力，成为水下信息传输领域的研究热点。目前UVLC所面临的困难与挑战主要有以下几点[1]：

(1) 光信号在海水中会受到严重的吸收与散射效应，从而增加UVLC信道建模的复杂度。

(2) 水下光学信道会由于光学收发器未对准而中断，特别是在水流较为湍动的浅海水域，链路失准问题时常发生。

(3) UVLC系统需要可靠水下设备的支撑。UVLC设备的功耗与效率问题至关重要。

随着UVLC研究工作的不断深入，相关调查也逐渐完善。Johnson[2]等对UVLC信道模型进行了综述，简要讨论了Beer-Lambert定律、辐射传递函数和蒙特卡罗模拟等几种典型的UVLC信道建模方案；Sui[3]等从数据传输速率和功率、信道信噪比及误码率(Bit Error Rate，BER)3个角度对UVLC不同调制方案进行了评估；Khalighi等[4]回顾了UVLC近期的研究成果，并对典型UVLC系统的性能作出了研究；Kaushal[5]等讨论了信道建模、信号调制与编码技术，简单介绍了UVLC系统特有的各种噪声源。本文则从UVLC光学衰减建模、垂直信道建模与湍流信道建模3个角度对UVLC信道建模技术最新的研究进展进行了调查，并对UVLC不同信道调制技术的研究成果进行了详尽的综述，旨在为UVLC系统的设计提供一定的参考。

1 UVLC信道建模技术

1.1 UVLC光学衰减建模

为了得到可靠的UVLC光学衰减模型，需要从海水的光学特性出发。海水的光学特性可分为固有光学特性(Inherent Optical Properties，IOPs)与表观光学特性(Apparent Optical Properties，AOPs)[6]。IOPs仅取决于传输介质，AOPs取决于光源[7]。吸收和散射系数是影响水下光传播的两个主要IOPs。正是吸收和散射这两个过程最终导致了光在水下传播时传输功率的衰减[2]。因此，UVLC光学衰减模型的建立可以被认为是一项准确描述特定信道条件下吸收和散射效应的任务[1]。Beer-Lambert定律被广泛应用于计算水下路径损耗，但它忽视了光经过散射后到达接收器的可能情况，经计算得出的路径损耗会偏高[8]。于是引入体散射函数来描述某一折射率下单个光子的散射特性，但体散射函数并不适用于对大量光子的散射特性进行建模[2]。所以在目前UVLC信道建模的研究中，大多采用辐射传输方程(Radiative Transfer Equation，RTE)这一通用理论模型，该方程同时考虑了吸收与散射效应，用辐射强度来描述光强度在随机分布的粒子群中的传播。基本的RTE为[9]

RTE是一个涉及多个变量的微积分方程，因此难以找到精确的解析解[10]。Jaruwatanadilok[11]采用矢量RTE和改进的斯托克斯矢量对水下光信道进行了建模。该模型考虑了多重散射和光偏振效应，分析了水下光信道码间干扰(Intersymbol Interference，ISI)和BER性能与数据速率和传输距离的关系，证明了随着距离的增加，数据通信的局限性会越来越大；Cochenour等[12-13]通过求解RTE，提出基于激光的光束扩散函数，他们研究了散射与接收端光功率和链路范围的关系，设计实验验证了该理论预测的准确性，并利用该理论对短距离(<100 m)信道利用率进行了简单的性能预测，证明水的浑浊度和收发器的指向灵敏度会影响数据传输速率和可靠性。

由于求解RTE解析解的过程十分复杂，因此通常选用数值法来求解RTE。蒙特卡罗模拟是求解RTE最常用的数值方法。这是一种通过发送和跟踪大量光子来模拟水下光传播损失的概率方法[14]。蒙特卡罗的优势在于编程简单、精确度高以及具有较好的灵活性[1]。

2011年，Gabriel等[15-16]采用蒙特卡罗方法对UVLC信道进行建模，并在此基础上量化了不同水质、信道距离和收发器参数的信道脉冲响应，在此信道模拟器的基础上，使用两项Henyey-Greenstein模型对水下可见光散射角进行建模，实验证明该模型比常用的Henyey-Greenstein模型更准确；2014年，Dong等[17]采用蒙特卡罗方法建模得到浑水环境下多输入多输出信道的脉冲响应，并使用加权双伽马函数来表示该脉冲响应；Qadar等[18]于2017年针对单输入单输出UVLC系统提出了一种基于蒙特卡罗模拟的UVLC实际信道模型，他们利用总接收功率与BER性能来验证吸收、多次散射及收发器未对齐等因素对系统的组合损耗，研究结果表明，接收功率直接取决于光源辐照度和接收器孔径；2019年，Illi等[19]提出一种改进的数值求解方法，用于计算UVLC时变RTE，该算法从系统参数和信道参数两方面研究了UVLC系统的BER性能；李天松等[20]采用蒙特卡罗模拟和伽马函数建模方法表示激光脉冲在水下的传播过程，并基于该模型对不同系统参数下激光传输脉冲响应进行模拟，其结果很好地描述了激光脉冲水下散射特性和脉冲时延展宽特性。

1.2 UVLC垂直信道建模

大多数信道建模研究通常假设光学收发器之间的信道水平对齐，并将海水视为均匀介质。然而UVLC系统在实际运行时光学信道往往是倾斜或垂直的，因此在垂直方向上对UVLC信道进行建模十分重要。2013年，Johnson等[21]利用基于叶绿素a浓度的单参数模型和实验测定的高斯叶绿素深度分布计算出海洋中光衰减系数随深度的变化，并量化了海洋中任意两个位置之间的衰减，为UVLC垂直信道建模提供了一定的参考；2015年，Zhang等[22]通过建立随机模型研究了水下多输入多输出垂直通信系统的信道容量问题，但这种垂直信道建模方式忽略了海水介质的不均匀性；2018年，Anous等[23]采用等效简化分层建模方案，推导出广义水下可见光垂直路径损耗的表达式，并通过数值计算验证了其准确性；Elamassie等[24-25]将水下垂直信道模型分为多层的级联，并把每层的衰落系数用独立不同分布的伽马-伽马随机变量表示，最后利用蒙特卡罗模拟验证了所提模型的准确性；2019年，Sahoo等[26]在进行水下垂直信道分层时考虑了介质的不均匀性，对比结果表明，考虑介质分层后，对不同深度UVLC系统的功率估计将更准确。

1.3 UVLC湍流信道建模

UVLC中的湍流现象可被理解为，由于水下环境中密度、温度和盐度的改变而引起的光沿传输路径传播时折射率的快速变化[5]，其中温度因素影响最大。湍流现象也会造成UVLC系统性能的下降。2016年，Liu等[27]对弱湍流环境下UVLC系统的信道容量进行了研究，蒙特卡罗模拟结果表明，湍流效应会加剧信道容量随信道距离下降的进程；2017年，Oubei等[28]采用广义伽马分布对温度呈梯度的UVLC信道进行建模，该模型与各类信道条件下的测量数据具有很好的拟合度；Vali等[29]提出了一个在清澈海水下的湍流蒙特卡罗模型，该模型的计算量远小于基于计算流体动力学方法的计算量；2018年，Geldard等[30]将海洋湍流视为一种光学散射现象而非一个衰减系数，他们在计算有湍流和无湍流情况下的信道冲激响应后得出结论：时延扩展会随湍流效果的增强而增大；Zedini等[31]提出一种新的UVLC湍流信道模型，该模型采用混合广义伽马分布表征信道的光束辐照度波动，准确地描述了在气泡和温度梯度存在时UVLC信道中由湍流引起的衰落效应。

UVLC水平信道上的光学衰减建模主要集中于求解RTE，但由于RTE十分复杂，目前尚未找到RTE的精确解析解。蒙特卡罗模拟成为求解RTE最常用的数值方法，但其缺点在于需要花费更长的时间跟踪更多的光子来减小统计误差[32]。而在进行UVLC垂直信道建模与湍流信道建模时，由于需要考虑海水折射率与海水成分等因素的变化，相关建模工作较为困难，为了建立更加准确的湍流与垂直信道模型，还需要进行进一步的实验测量。

2 UVLC信道调制技术

2.1 强度调制技术

近年来，UVLC信道调制技术因其能够显著影响系统性能而备受关注。传统的开关键控(On-Off Keying，OOK)调制能量与带宽效率较低[33]，但由于易于实现而被广泛应用于UVLC系统中。OOK调制有两种脉冲格式：归零(Return-to-Zero，RZ)和不归零(Non-Return-to-Zero，NRZ)格式。尽管RZ-OOK比NRZ-OOK调制的能量效率高，但却需要消耗更多的信道带宽。脉冲位置调制(Pulse Position Modulation，PPM)克服了OOK调制能量效率低的缺点,具有更好的抗噪声性能且不需要动态阈值处理，但其带宽效率更低，收发器也更加复杂[33]。与PPM相比，脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)需要的峰值发射功率较低，带宽效率较高，对ISI的抵抗力更强，但存在平均功率要求高的缺陷。数字脉冲间隔调制(Digital Pulse Interval Modulation，DPIM)是一种符号长度可变的异步调制方案，与PPM和PWM相比，DPIM不需要符号同步，带宽效率也高于PPM[34]。

2010年，Doniec等[35-36]研制出一种远距离、双向和高速UVLC系统AquaOptical II，可以实现基站与水下机器人间的高吞吐量和低延迟通信。在使用DPIM作为该系统的调制方案时，传输比特率达到了2.28 Mbit/s；2012年，Gabriel等[37]研究了使用光电检测器和雪崩光电二极管时不同强度调制方案在清澈海水中的BER性能，他们以实现最长链路距离为标准比较了不同的调制方案，研究结果表明，PPM仍然是最节能的调制方案，此外，DPIM也是一个合适的选择，但其计算复杂度较高；2014年，Swathi等[38]比较了相同水质条件下OOK调制、PPM、PWM和差分PPM的性能，研究结果表明，在相同数据位数条件下，PPM的带宽要求最高，而且随着数据位数的增加，PPM的带宽要求会进一步提高；2017年，Liu等[39]设计了一种基于NRZ-OOK调制的低功耗绿色激光二极管UVLC系统，实现了传输距离为34.5 m、传输速率为2.70 Gbit/s的UVLC系统；2018年，Herji等[40]研究了一种紧凑和低功耗的蓝光光学调制解调器，并在此硬件上测试了脉冲幅度调制、PPM及PWM的性能，实验结果表明，PPM通常具有更高的功率效率、最大的信噪比及更高的平均比特率；2019年，Wang等[41]设计了一种基于NRZ-OOK调制的远距离UVLC系统，该系统在100 m长的信道中完成了500 Mbit/s的数据传输，且系统BER为2.5×10-3，低于前向纠错的限值3.8×10-3。

2.2 相干调制技术

UVLC系统中常用的相干调制技术主要包括正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)和偏振移位键控(Polarization Shift Keying，POLSK)调制。与强度调制相比，相干调制接收灵敏度高，系统频谱效率好，噪声抑制能力强，但成本较高，实现也相对困难[33]。

Cox 等[42]研究了用于UVLC系统的二进制POLSK调制方案，该调制方案通过改变光的偏振度来调制信号，对各类信道干扰具有较高的耐受性，但存在传输距离短和数据速率低的问题；为了克服这些局限，2013年，Dong等[43]提出一种偏振脉冲位置调制(Polarized- Pulse Position Modulation，P-PPM)方案，该调制方案将PPM和POLSK两种调制方案相结合，在不同偏振方向上发送一系列PPM符号,实验结果表明，该调制方案与具有相同峰值功率的PPM方案相比提高了数据速率、BER和传输距离，功率效率也优于POLSK调制方案；2016年，Mi等[44]将DPIM和POLSK调制方案相结合提出了偏振数字脉冲间隔调制(Polarized- Digital Pulse Interval Modulation，P-DPIM)方案，并推导出了其在加性高斯白噪声信道中的BER表达式，与传统的PPM和DPIM方案相比，P-DPIM方案提高了系统的功率效率、BER及信道距离。

近年来，正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术由于其对ISI抵抗力较强和频谱效率较高，在UVLC高速数据传输领域备受关注。目前，水下可见光OFDM技术主要包括直流偏置光学-OFDM(Direct Current Biased Optical-OFDM，DCO-OFDM)、非对称限幅光学-OFDM(Asymmetrically Clipped Optical-OFDM，ACO-OFDM)及单极性-OFDM(Unipolar-OFDM，U-OFDM)技术。2018年，Al-Halafi等[45]设计出一种基于64-QAM-OFDM调制方式的双向UVLC系统，该系统通过下行链路传输超高清实时视频，同时在上行链路接收反馈信息，成功实现了水下高分辨率视频的实时高速传输；Bai等[46]针对在UVLC系统中采用QAM-OFDM技术峰均功率比过大的问题进行了研究，他们所提出的SCRLSA方法可以将原始OFDM的峰均功率比降低4 dB；Hessien等[47]在UVLC系统中实现了一种自适应的长期演进(Long Term Evolution，LTE)帧结构，并实际测试了采用ACO-OFDM调制技术的UVLC系统的性能，实验结果表明，系统的BER可以降低到10-6量级；2019年，Lian等[48]针对上述3种OFDM技术的信噪比性能进行了建模，他们发现当传输比特率高于信道带宽时，DCO-OFDM带宽效率优于ACO-OFDM和U-OFDM，而在情况相反时，U-OFDM的传播距离更长且所需的发射功率更低；Elamassie等[49]设计了一种自适应DCO-OFDM UVLC系统，接收机可以根据给定BER确定子载波的加载顺序，同时为每个子载波选择最大星座图尺寸，显著提高了系统的吞吐量。

在UVLC系统信号调制技术中，OOK调制、PPM、PWM及DPIM等传统强度调制技术由于相对易于实现而获得广泛的应用。相干调制技术则主要应用于对带宽效率要求高的强干扰环境中。不少研究人员将强度调制技术与相干调制技术相结合(例如将DPIM与POLSK结合、将PPM与POLSK结合)来实现UVLC系统性能的提升。而近年来兴起的OFDM多载波调制技术因其抗多径衰落能力强和频谱效率高，在水下可见光高速传输领域将会有广阔的发展空间，未来可能会成为UVLC信号调制技术的一个主流分支。

3 结束语

在UVLC信道建模领域，蒙特卡罗因其易于实现而被广泛应用于信道建模的研究中。目前大多数UVLC信道建模的研究工作主要集中于描述海水的吸收与散射特性，而海水介质的不均匀性等因素往往被忽略，与UVLC垂直和湍流信道建模相关的研究工作甚少，仍需进一步的实验研究才可能建立相对完善的UVLC垂直与湍流信道模型。在UVLC信号调制领域，研究人员已经将传统的强度调制技术应用于小型低成本的UVLC系统中，而在浑浊度较高的水下环境，研究者为了进一步提高系统的性能而将目光转向了抗干扰能力更强的多载波调制技术，但其系统复杂度高和成本高的问题还未得到充分解决。随着未来对水下数据传输速率的要求不断提高，UVLC技术将会有广阔的发展前景，有关UVLC技术的研究将会不断深入。

(1) 到目前为止，大多数UVLC的研究工作都围绕物理层展开，实现端到端之间的UVLC链路还存在着诸多障碍。为了能够设计出实用的UVLC链路，需要对涵盖链路配置、链路预算与性能指标问题的数据链路层、包含中继技术与潜在路由算法的网络层、考虑连通性、可靠性、流量和拥塞控制的传输层及应用层等更高层次的网络体系结构进行研究，从而进一步形成可靠的UVLC数据传输网络。

(2) 目前，在UVLC领域，有关水下自适应调制编码的研究刚刚起步，水下自适应调制编码方案可以结合诸如强化学习等技术来动态选择UVLC系统中的调制和编码策略，在接收端根据当前信道的信噪比和信道脉冲响应估计未来信道的BER，并在发射端确定可行的调制和编码方案。自适应调制解调方案将会提高吞吐量并降低系统功耗。设计能够适应水下环境特征的调制和编码方案将会是UVLC领域的一个潜在研究方向。