5G+网络中的自由空间光通信与能量收集技术

逍遥设计自动化

引言
. @9 s2 y# J" y* z5 t- g2 e自由空间光通信（FSO）将光通信的高带宽特性与无线通信的灵活性相结合。本文探讨FSO技术如何与无人机（UAV）和能量收集技术结合，为5G及更先进（5G+）网络提供高效的回程/前传架构[1]。
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8 `6 T% B) }; k- V系统架构与关键组件
; K* l* p4 O4 C0 ~2 f系统架构以UAV作为基站与网络Gateway之间的中继节点。的图1展示了这一概念，描绘了FSO链路与UAV在5G+网络环境中的整合方式。该图说明了UAV如何在基站和Gateway之间建立垂直回程/前传连接，同时保持视距通信。

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图1：网络架构图展示FSO技术在5G+场景中的应用，包括基于UAV的FSO链路连接各种网络元件。

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' a+ f4 H$ x' K8 Z, S0 V# Q0 A& s信道特性与挑战
FSO通信面临几个大气和指向方面的挑战：
大气湍流：气压和温度的不均匀性导致传输路径上空气折射率的变化。这种现象引起信号幅度和相位的随机波动，产生衰落效应。
指向误差：发射机和接收机之间的未对准会导致显著的功率损失。图2清晰地展示了UAV抖动在不同高度对通信链路的影响。

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图2：展示UAV在不同高度的抖动效应，说明光束足迹和指向精度如何影响链路稳定性。
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, Z# Z6 g8 ^0 m) [  q* Z性能分析
系统性能可通过两个关键指标评估：误码率（BER）和能量收集效率。图3展示了在各种信道条件下的综合BER分析。

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7 o1 _/ _2 z0 u图3：OOK和OOK-EH方案在不同信道损伤下的BER性能曲线，展示了各种信噪比的影响。
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能量收集策略
能量收集组件使用经过优化的开关键控（OOK）方案，实现同时信息传输和能量收集。图4展示了集成通信和能量收集模块的接收机结构。
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图4：接收机结构框图，显示能量收集和信息检测模块的集成。

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实际实施考虑因素
* l, N: ?* \: Q) _" X系统的实际实施需要仔细考虑以下参数：

光束发散：通常使用1毫弧度的发射机发散角，平衡覆盖范围和功率效率。

接收机设计：使用孔径半径为10厘米、响应度为0.5安培/瓦的光学圆形会聚透镜。

运行条件：系统在1550纳米波长下运行，受各种大气条件影响。
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图5展示了链路长度与系统性能在不同大气条件下的关系。
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图5：(a)光信道损耗和(b)平均收集能量随链路长度的变化，展示不同大气条件下的性能。

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# ?: p! X* C/ n  d  P7 F结果与系统性能
7 \7 S: q& ?2 w7 H6 [; l性能分析表明，该系统可以实现显著的能量收集，同时保持可靠的通信链路。图6展示了不同运行条件下的能量收集能力。

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" s) F1 [8 b  d4 z/ Z( [* {图6：OOK和OOK-EH方案在不同传输功率水平和运行条件下的平均收集能量比较。
5 U3 ]. f: B7 C( `+ c! O0 \
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结论
集成UAV和能量收集功能的FSO通信系统为5G+网络回程/前传连接提供了有效解决方案。该系统在保持可靠性能的同时提供额外的能量收集优势，但需要认真考虑大气条件和指向精度。该技术在传统射频解决方案可能面临带宽限制或干扰问题的城市环境中表现出特别优势。
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! u. U0 P1 f4 M. V' C% n该技术具有以下优势：
高带宽能力，无射频干扰
通过移动UAV节点实现网络拓扑自适应
通过能量收集延长UAV运行时间
与固定基础设施相比具有成本效益
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该领域未来的发展将集中在提高指向精度和增强能量收集效率，同时在各种大气条件下保持可靠的通信性能。
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参考文献
4 b( L, m, H. |% z+ |% t8 s. H0 t[1] Y. Wang and L. Zhang, Eds., "Optical Signal Processing Technologies for Communication, Computing, and Sensing Applications," MDPI Books, 2023. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/books/reprint/7078-optical-signal-processing-technologies-for-communication-computing-and-sensing-applications. [Accessed: Dec. 29, 2024]
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