面向6G的可见光通信关键技术

施剑阳，牛文清，徐增熠，迟 楠

(复旦大学 信息科学与工程学院，上海200433)

0 引言

随着5G商用进度的不断推进，截止2021年7月，中国5G基站已经超90万座，5G用户已经超1.6亿。随之而来的是全球开始对6G领域进行面向未来的竞争力研究。从工信部及多家研究院分别发布的6G白皮书[1-4]可以看到，6G通信将不再局限于原有的无线频谱，这已成为大家的共识。新的频谱资源大概率会从太赫兹和可见光频段中找出。除此之外，人工智能(AI)与智能和无线空口的结合又是大家的另一个共识。而在国家层面，由于中国在5G的领先，各国开始加大对6G的投入，例如德国投入了7亿欧元、韩国投入了2 200亿韩元、日本投入了500亿日元等，期望以此获得更高的国际话语权。

作为两大未来频谱资源之一的可见光通信，其相对于传统无线频段最大的价值便是频谱无须授权，这将使运营商和设备商具有极大的自由度[5-6]。此外，在室内环境中，可见光通信先天具有广覆盖的优势，更有着绿色、节能的优点；而在室外环境中，以实现机机交互为目的的可见光通信技术，可以在天空卫星通信、地面车间通信及水下潜艇通信等多方面崭露头角。

本文将着重介绍面向6G的可见光通信关键技术，主要面对水下通信和星基通信的挑战和AI赋能的可见光通信技术，以期能够为读者带来对可见光通信在6G中发展的新思考。

1 水下可见光通信技术

在6G的畅想中，全覆盖的泛在接入是重要的组成部分，而海洋水下领域则始终缺少了一块拼图。在现有的海洋生态中，水下各类设备之间的交互依赖高速超短距通信，例如无线电磁波通信；或依赖长距低速通信，例如水声声波通信。现今的水下通信技术始终存在一定的鸿沟来促成海洋生态的进一步演进，其主要原因在于大海这个传输介质的特殊性。声波是目前水下通信最常用的方式，但声波的载频很低，从而导致带宽极度受限，并且方向性很差，因此有速率低、延迟大、安全性差等劣势。而射频电波，虽然有着比声波更高的传输速率，但因为海水作为导体而存在趋肤效应，射频电波在海水中的衰减十分巨大，直接导致传输距离受限，也退出了6G水下通信竞争的舞台。因此，为了拼上6G泛在接入水下领域的这一块拼图，寻找一种行之有效的通信方式成一种迫在眉睫的任务。

在水下环境中，由于深紫外波段中的电子跃迁以及红外波段中分子内和不同分子间的运动，光的吸收率很高。但研究人员意外地发现，在整条吸收窗曲线中，出现了一个神奇的凹陷，水的吸收光谱在蓝绿光范围达到最小值，使用蓝绿色光在水下通信成为了可能[7]。当时的研究学者们，首先想到是使用激光二极管(Laser Diode，LD)作为通信源。的确，相比于LED，LD可以实现更长的传输距离和传输速率，但对于对准的要求异常苛刻，影响了进一步商用的可能。比如2018年，Fei等人使用离散多音频(Discrete Multi Tone,DMT)调制技术，已经利用450 nm的激光在水下实现了1.7 m和14.8 Gbit/s的通信[8]。而基于LED的水下可见光通信，近几年也受到更多的关注。2019年，复旦大学Li等人使用2×2的PIN阵列来扩大LED水下可见光通信的接收范围，从而实现了单一蓝光LED传输1.2 m和1.8 Gbit/s[9]。更进一步，2020年，Hu等人基于波分复用的可见光通信系统，实现了水下LED离线最高速率20.09 Gbit/s[10]。而在水下实时系统中，目前最高速率为2.34 Gbit/s，由Chen等人于2019年实现[11]。

即使高速水下可见光通信已经有了不小的成绩，但离可用和商用仍然有着不小的距离。在海水的传输介质中，主要面临着三大挑战。首先，水下信道模型异常复杂，海水是生物和非生物混合系统，海洋处于不断运动当中，水下信道是非均匀介质动态多参数模型，甚至存在时变的参量；其次，水下光器件并不成熟，跟成熟的光纤通信红外波段相比，器件带宽和灵敏度有上百倍的差距；最后，高速、长距离、动中通三个条件是互相制约的，要实现高速通信，就不能远距离，视场角与传输距离之间也是一对矛盾。另外，在实际系统应用条件下，还会受到诸如系统收发几何对准、水下浮游生物遮挡链路、水压导致样机壳体形变以及盐度对设备腐蚀等工程限制因素的制约，这也是实际运用中需要考量的。

而在水下无线光通信的具体应用中，通信距离一般在10～100 m左右，主要有3种典型应用，如图1 所示。

图1 水下光联网概念图Fig.1 Conceptual diagram of underwater optical networking

第一是跨介质通信，可用于飞机、水面舰艇浮标与水下运动装备高速通信；第二是水下物联网，可用于水下传感器和水下航行器编队组网；第三是有线无线融合组网，可以高速接入海底光缆网。具体而言，未来水下可见光技术可以将终端节点与水下无人潜器(UUV)或水下传感网络、光纤网络等节点进行信息汇总，通过海底光缆或水面节点，以光纤通信或射频通信的方式连接陆地基站和通信卫星，从而实现水下上网。借助水下无线光通信技术大容量、低时延的特点，可拓展出更多的想象，包括可穿戴设备、水下物联网技术、海洋科学观测、海洋安全与国防建设、海洋生态资源的综合利用等领域。例如，在可穿戴设备方面，为了提高游泳者练习水平，教练需要对游泳者划水频率、游速等数据进行实时采集记录。借助可见光通信技术设计的可佩戴数据处理系统，可通过LED灯实时将游泳数据反馈给游泳者，避免了传统视频记录和惯性传感器记录导致的精度不高、不能实时展现的问题。在水下传感网络方面，可见光通信可高速传输大数据流，通过将可见光接收模块装载在UUV上，通过操控UUV，能够快速导出水下固定节点长期收集的水文及其他信息，且不同节点的水下可见光通信不存在类似声波的相互干扰，也使得水下网络数据导出变得极为便捷。

综上所述，水下可见光通信技术将极大拓展我们在这个星球上的生存空间。从宏观角度而言，对于国家海洋安防、海洋灾害预警、海洋活动观测以及海洋资源利用等重点工程都有重要意义。开展水下可见光光通信技术的研发，构建未来新型水下信息高速公路网络架构，符合未来国家发展的核心利益。

2 星基可见光通信技术

为了实现空天地一体化网络，远离地表的太空，同样也是6G网络将要触及的领域。从数百千米高的近地轨道，到数万千米的高轨道上，可见光通信都显示出巨大的应用潜力。由于这一区域几乎处于真空，光信号的传播能够免受大气的衰减、微粒的散射和障碍物的遮挡，几近畅通无阻。因此，这里成为了部署光通信网络的理想环境。星间网络的重要性不亚于地表和海洋，其通信概念如图 2 所示。部署在地表、海面或水下的通信器材往往受到地球的遮挡，只能接收到临近发射源的信号，故很难参与整个区域的通信，除非依靠极为庞大而复杂的光纤网络。远在大气层之上的卫星可以不受这个限制，通过其搭载的器件，对来自地球的各频段信号进行接收与传递。这一优势使得其在遥感、通信、导航定位及航天航空等领域具有不可替代的重要地位，包括移动网络、物联网(IoT)等在内的海、天、地基网络用户都是其服务对象。为了满足海量的信息传输，需要依靠多轨道组成的星间链路系统，包括近地轨道的巨星座，同步轨道的同步卫星，以及位于其间接力信息的中轨道卫星(如智慧天网)，以数百Tbit/s的规模实现信息吞吐。而在数百至数万千米的太空构建可靠、高速的通信链星间激光，将是极具潜力的候选。

图2 星基通信概念图Fig.2 Conceptual diagram of satellite-based communication

此前卫星多采用红外波段实现星间或星地激光通信，相比射频通信，红外信号有着更高的带宽资源，是目前星间激光通信已经被广泛研究的技术，经过60年的发展，已经拥有了较为成熟的配套器件。然而，红外波段在传输速率和信号衰减的问题上存在限制。一方面，红外波段的激光器件的束散角较大，是可见光的相应器件的3.5倍，这就使得在大功率上，远距离通信上有着明显劣势；另一方面，由于红外器件只需要较小的能量即可改变其中原子的能级，外太空中遍布的高能宇宙粒子与射线极易改变卫星上正在通信的信息，使其二进制存贮发生翻转，不利于实现高质量、低误码率的通信。6G网络的通信容量预计将达到5G网络的千倍，同时其星间网络在空间跨度上极大，现有的射频与红外通信技术难以支持如此高的传输速率需求。然而，依靠宽禁带材料氮化镓(GaN)，可见光通信能够以更小的束散角、更高的功率，以数百倍的功率密度向更远的深空传递信号。一方面，可见光器件的宽禁带材料特性，仅有少数能量超过氮化镓禁带宽度的粒子才能对信息传输造成干扰，使得可见光器件受高能粒子影响干扰降低。所以，可见光器件能够以两倍于红外器件的位移阈值能量抵挡电子等粒子流，并且抗辐照能力比红外器件高三个数量级。另一方面，可见光频段有丰富的频谱资源，因此可见光器件将是未来星间通信极具潜力的选项。

近年来，各国研究机构已经对星间可见光通信展开研究。在2014年，日本信州大学就发射了ShindaiSat微型卫星用以初步验证星间可见光的可行性。2015年，美国国家航空航天局(NASA)启动了代号KCA-4421-1的星间可见光通信项目，用于全球定位导航系统。2019年和2020年，意大利与英国先后启动了FOCS和EPSRC可见光卫星通信项目。在低轨卫星组网方面，目前早已有多个巨星座处在开发和规划中，其中计划规模最大的是Space-X公司策划的Starlink，预计在轨卫星将超过10 000颗，以实现达23.7 Tbit/s的吞吐速率。其余的Oneweb与TeleSat虽然同为低轨卫星项目，但其无论是卫星数量还是信息吞吐，都较之Starlink要落后一个数量级。由此可见，未来的星间可见光通信将会成为各国竞争的焦点问题。目前，低轨卫星通信技术已经成为我国重大战略需求。“天地一体化信息网络”已列入国家科技创新2030重大项目。在“十四五”规划中，“打造全球覆盖、高效运行的通信、导航、遥感空间基础设施体系”得到了重点强调，可以预见未来星间可见光通信有着广阔的发展前景。

3 AI赋能的可见光通信技术

在6G领域的版图中，可以看到可见光通信技术的应用横跨空地海立体网络，这导致其传输信道异常复杂，信号在经过传输的过程中会受到线性与非线性效应的影响，特别是在复杂信道与高功率的情况下，非线性损伤将成为制约可见光通信系统性能的主要瓶颈问题。对于可见光通信系统来说，非线性效应的来源主要包括发射端LED的非线性响应、接收端PIN接收机的非线性，以及其他电路元件的非线性响应等[12-14]，且可见光通信系统中的非线性模型非常复杂，仅使用传统的均衡算法难以拟合。如何高效处理复杂的非线性效应，已成为实现高速、高可靠性可见光通信系统所面临的重大挑战。

近年来AI学科方兴未艾，已经在分类、回归、模式识别，以及数据挖掘等领域显示出优异的性能[15]。将AI领域的诸多算法引入可见光通信系统，已成为可见光通信技术的一大发展趋势。现阶段，AI主要可分为聚类、分类、回归预测三大类。利用这三类AI，研究人员已经可以在光通信中实现多种应用，例如非线性抑制、光网络性能检测、调制格式识别等，如图 3 所示。世界范围内的研究者们已经在这些领域取得了丰富的研究成果。

图3 AI在光通信中的应用Fig.3 Application of artificial intelligence in optical communication

首先，在聚类方面，Lu等人提出使用K-means算法对非线性条件下发生中心偏移的星座点进行聚类，以得到发生形变条件下星座点新的分布中心[16]，并进一步将K-means算法应用到预失真中，以抵消系统非线性对星座点造成的影响，可以将误码率降低到原先的50%～99%[17]。Yu等人对于脉冲幅度调制(Pulse Amplitude Modulation，PAM)系统中存在的随机幅度抖动问题，提出使用DBSCAN算法，基于时间轴上星座点分布的密度对接收星座点进行聚类，可以降低由于随机抖动引入的符号误判[18]。考虑到非线性效应与符号间串扰，针对非线性下连续两个/三个PAM符号组成的二维/三维星座点分布变为椭圆/椭球的问题，Wu等人提出使用高斯混合模型(Gaussian mixture model，GMM)，得到对椭圆/椭球星座点更优的聚类结果，进一步降低误码率[19-20]。

在分类方面，Niu等人提出使用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)，利用少量的训练数据，精准提取星座点分布的特征，在相偏和非线性失真的条件下，依然可以找到最优的星座点判决分界,相比传统的基于欧氏距离的星座点判决方法，可以明显降低星座点误判[21-22]。

在回归预测方面，深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)凭借对复杂非线性问题的强大拟合能力，在可见光通信系统信号均衡方面已经显示出优越的性能。Chi等人提出基于高速核函数的深度神经网络(GK-DNN)，通过对输入数据进行一次非线性高斯映射，可以大幅降低DNN训练截断的迭代次数和复杂度，性能比传统DNN提升了25%[23]。Zou等人基于可见光通信系统信道特征，提出了多分支的神经网络[24]，将非线性与线性部分分别处理，可以进一步降低网络复杂度。

综上所述，AI数据处理在可见光通信领域还处于起步阶段，现有成果显示其出巨大的应用潜力。未来随着大规模集成电路的发展和普及，结合信道特性和物理性质的AI算法在可见光通信技术中的应用前景将会更加广阔。

4 结论

结合目前可见光通信在研究领域的最新进展，本文着重介绍了面向6G的可见光通信的发展方向和关键技术。研究人员已经取得了一系列令人瞩目的成果，但在6G特殊领域——水下和星基领域，离实际应用仍然有着不小的差距。而这样复杂多变的环境，可能正是智能化AI可见光系统的发力点。被AI赋能的可见光通信技术，将加快其在6G中的研究进展，使其在6G真正到来之时大放异彩。