Vehicular visible light communication channel modeling and performance analysis
Araç görünür ışık haberleşmesi kanal modellemesi ve performans analizleri
- Tez No: 679447
- Danışmanlar: PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 206
Özet
İleri otonom sürüş teknolojileri ve otonom araçlar, kısıtlı insan girdisi ile veya insan girdisi olmaksızın yol güvenliğini sağlamak üzere ve bir çok sensor, teknoloji ve gelişmiş yazılıma güvenir. Araç, alt-yapı, ve diğer yol kullanıcıları arasında bilgi alışverişini sağlayan bağlantılı araç teknolojilerinin de otonom sürüse imkan verecek önemli teknolojiler arasında olduğu ön görülmektedir. Mevcut, radyo frekansı (RF) tabanlı IEEE 802.11p ve hücresel araçtan her şeye (C-V2X) teknolojilerinin, esas olarak bağlantılı araç temel güvenlik uygulamalarını desteklemesi benimsenmiştir. Ancak RF tabanlı bu teknolojiler RF kıtlığı, ağ kalabalığı ve güvenlik kaygıları gözetildiğinde otonom sürüş için ileri sürüş kullanım senaryolarını gerçeklemekte yetersiz kalacaktır. Bu sebeple, lisanssız görünür ışık görüngesinde, araç LED ışıklarını kullanarak, yönlü ve güvenilir haberleşme vadeden, Araç Görünür Işık Haberleşmesi (V-VLC) teknolojisi önerilmiştir. Ancak, V-VLC sistemlerinin performansı temel olarak V-VLC kanal karakteristiklerine bağlıdır. Bu tez kapsamında, farklı çevre koşulları ve link geometrilerinin gözetilerek V-VLC kanalının kapsamlı anlaşılması ve modellenmesi ile pratik V-VLC sistem performans değerlendirmeleri incelenmiştir. Ilk olarak, V-VLC kanal modellemesi ile ilgili güncel literatür sunulmuştur. Ölçüm temelli kapsamlı V-VLC kanal modellemesinin literatürde eksik olduğu vurgulanmıştır. İkinci olarak, kanal ölçümleri, ölçüm verisinin islenmesi, ve karakterize edilmesi adımları ile kanal frekans cevabı temelli kanal modellemesi önerilmiştir. Çevre araç varlığının kanal kazancını artırdığı, ağırlaştırılmış grup gecikmelerinin artan araç-arası mesafe ile arttığı gösterilmiştir. Artan mesafe ile optik alıcının yol yüzeyi ve çevre araçlardan daha fazla yansıma alması neticesinde yansıma bileşenlerinin daha ayrıştırılabilir hale geldiği gösterilmiştir. Üçüncü olarak, farklı ortam ve bağlantı senaryoları için V-VLC kanalı ve gürültü modellemesi incelenmiştir. Yakın araç, bina kolonları, bina plakaları ve duvar etkilerinin V-VLC sinyal yayılımı üzerindeki etkilerini değerlendirmek için iç ortam V-VLC kanal karakterizasyonu yapılmıştır. Aracın bulunduğu şerit ve alıcı eğim açısının V-VLC sinyal yayılımında önemli etkisi olduğu gösterilerek, aynı şeritte bulunan alıcı ve verici senaryosunda, yansımaların 25 m mesafeden sonra alınan sinyal gücünü artırdığı, yakın araç yansımalarının 30 ° alıcı açısı için ihmal edilebileceği gösterilmiştir. Araç-araç haberleşmesi (V2V) için türbülans koşulları altında V-VLC kanalı, sezonluk ve günlük atmosfer kırılım endeksi ölçümleri ile karakterize edilmiştir. Farklı hava koşulları için V-VLC türbülans kanalı istatistiksel olarak karakterize edilmiş ve sınıflandırılmıştır. Ayrıca, araç yansımalarından kaynaklı görüş hattı dışı (non-line-of-sight) kanalı için ampirik sinyal kaybı ve kanal dürtü yanıtı modellenmiştir. V-VLC kanal gürültüsü, zaman korelasyon özellikleri tanımlanarak modellenmiş olup, önerilen modelleme ile V-VLC kanal gürültüsü davranışını simüle edebilmek maksatlı kanal gürültü sentezlemesine olanak sağlanmıştır. Dördüncü olarak, sinyal kaybı ve kanal frekans cevabını tahmin etmek için, çok kanal girdi değişkenli, veriye dayalı makine öğrenmesi tabanlı kanal modellemesi önerilmiştir. Önerilen model, çok katmanlı algılayıcılı yapay sinir ağı, radyal tabanlı fonksiyon ve rassal orman makine öğrenme algoritmaları, veri isleme ve hiperparametre seçim aşamaları, V-VLC kanal ölçüm verisine uyumlandırılmıştır. Sunulan model, ilave giriş ve çıkış değişkenleri ile genişleyebilir ve farklı V-VLC senaryolarına uyarlanabilir, genelleyici metodoloji sunmaktadır. Geliştirilen modeller farklı kanal girdileri ile sistem simülasyonları için kullanılmaya elverişlidir. Besinci olarak, pratik V-VLC sistem gerçeklemeleri ile kanal ölçümü ve modellemesine dayalı sistem performans değerlendirmeleri önerilmiştir. Kapalı otopark ortamında, farklı mesafelerde V-VLC sistem performansını değerlendirmek için, yazılım tanımlı radyo tabanlı, IEEE 802.15.7 standardına uyumlu fiziksel katman uygulaması geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama ile farklı kanal kosulları, degisen standartlar ve algoritmalar analiz edilebilmektedir. İşbirlikçi çok-giriş-çok-çıkış (MIMO), dikgen frekans bölüsümlü çoğullama (OFDM) tabanlı V-VLC mimarisi önerilerek, araç fren lambalarından alınan kanal ölçüm verilerinin kullanımı ile performans değerlendirmeleri sunulmuştur. Son olarak, makine öğrenmesi temelli V-VLC sinyal yol kaybı tahmin mimarisi performans değerlendirmeleri, geleneksel uydurma (fit) tabanlı ve IEEE 802.11p sinyal kaybı tahmin modelleri ile karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Önerilen model, fit tabanlı modelden 2.34 dB daha iyi sinyal yol kaybı tahmin hassasiyeti sergilemektedir. Özet olarak, bu tez, sistem tasarımı, simülasyon ve performans değerlendirmeleri için yararlı olan V-VLC kanal modelleme metotları ve pratik kanal modelleri sunmaktadır. Ayrıca, bu tez, önerilen model ve metotların pratikliğini doğrulamakta ve yeni V-VLC uygulamalarını desteklemek için gelecek araştırma yönlerini belirtmektedir.
Özet (Çeviri)
Highly automated driving and autonomous vehicles rely on numerous sensors, technologies, and sophisticated software to ensure road safety with limited or no human intervention. Connected vehicle technologies, enabling the exchange of information between vehicles, infrastructure, and other road users, are provisioned to be among the key enablers of autonomous driving. Current radio frequency (RF) based IEEE 802.11p and cellular-vehicle-to-everything (C-V2X) technologies are mainly adopted to support basic safety applications for connected vehicles. However, these technologies suffer from the scarcity of the RF spectrum, together with the network congestion and security related concerns, where they lack to address advanced driving use cases for automated driving. Therefore, Vehicular Visible Light Communications (V-VLC) is recently proposed as a complementary vehicular communication scheme, which aims to provide secure directional communications in the license-free visible light spectrum by using vehicle light emitting diode (LED) lights. However, the performance of V-VLC systems mainly depends on the V-VLC channel characteristics. In this thesis, comprehensive understanding and modeling of the V-VLC channel with respect to varying environmental conditions and link geometries is investigated along with the practical V-VLC system performance evaluations. First, we provide an up-to-date literature review regarding the V-VLC channel modeling. Consequently, we highlight that measurement based comprehensive VVLC channel modeling is missing in the literature. Second, we propose a channel frequency response (CFR) based channel modeling with channel sounding, measurement data processing, and characterization steps. We demonstrate that nearby vehicle existence increases the channel gain, while root-mean-square (RMS) delay spread increases with the longer inter-vehicular link distance. We demonstrate that with the increasing link distance, multi-path components become more distinguishable since the optical receiver captures more reflection components from the road surface and nearby objects. Third, we investigate the various environment and link scenarios for V-VLC channel and noise modeling. We conduct indoor V-VLC channel characterization to evaluate the nearby vehicle, building columns, floor slabs, and wall effects on vehicle-to-vehicle (V2V) V-VLC signal propagation. We demonstrate that the occupied lane and receiver inclination angle play a crucial role in the propagation of V-VLC signals, where reflections increase received signal strength (RSS) beyond 25 m for next lane scenarios and nearby vehicle reflections can be considered negligible for 30 ° tilted receiver for the same lane scenarios. We further characterize the V2V V-VLC channel under turbulence conditions by using seasonal and daily atmospheric refractive index measurements. We statistically characterize and classify the turbulent V-VLC channels of different weather conditions. Moreover, the nonline-of-sight (NLoS) V-VLC channel due to vehicle reflections is characterized by the introduction of an empirical NLoS V-VLC path loss model and the vehicle surface dependent channel impulse response (CIR) model. We model the V-VLC channel noise by identifying the time correlation properties of different ambient light conditions, where the proposed models enable V-VLC channel noise synthesis to simulate V-VLC noise behavior. Fourth, we propose a data-driven Machine Learning (ML) based channel modeling, which incorporates multiple channel input variables to predict path loss and CFR. The proposed model employs, multi-layer-perceptron based neural network (MLP-NN), radial basis function (RBF), and random forest machine learning algorithms with data pre-processing and hyper-parameter selection steps adopted for V-VLC channel measurement data. This model provides an adaptable and generic methodology to a variety of V-VLC scenarios since the models can be expanded with additional channel input and output variables. Moreover, the developed models can be used for system simulations with various channel inputs. Fifth, real-world V-VLC system implementation with channel measurement and modeling based system performance evaluations are proposed. We implement an IEEE 802.15.7 standard compliant, Software-Defined Radio (SDR) based V-VLC system, to evaluate different physical layer (PHY) modes and inter-vehicular distances in an indoor parking garage environment. The developed scheme has the ability to evaluate the performance of evolving visible light communications (VLC) standards and algorithms for various channel conditions. We further propose a cooperative multiple input multiple output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) V-VLC scheme and provide performance evaluation by using channel measurement data from the production vehicle's brake lights. Finally, we evaluate the performance of ML aided V-VLC channel path loss prediction scheme with the comparison of the traditional fitting based V-VLC path loss model and IEEE 802.11p path loss prediction models. The proposed V-VLC model demonstrates 2.34 dB better path loss prediction performance than the fitting based model. In summary, this thesis provides V-VLC channel modeling methodology and practical V-VLC channel models which are useful for system design, simulations, and performance evaluations. Furthermore, it validates the practicality of the proposed models and methodologies while identifying future research directions to support novel V-VLC applications.
Benzer Tezler
- Visible light communication assisted secure and efficient architecture for autonomous platoon
Görünür ışık ile iletişim destekli güvenli ve verimli otonom taşıt grubu mimarisi
SEYHAN UÇAR
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
DOÇ. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
- Performance evaluation and experimental verification of vehicular visible light communication
Araç görünür ışık haberleşmesinin performans değerlendirmesi ve deneysel doğrulaması
BASSAM ALY ABDELRAHMAN MOHAMED
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MURAT UYSAL
- Channel modeling for vehicular visible light communication
Araç görünür ışık iletişimi için kanal modelleme
HOSSIEN BADR HOSSIEN ELDEEB
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MURAT UYSAL
- Vehicular visible light communication physical layer design based on measurement based channel statistics
Başlık çevirisi yok
GÖKHAN GÜRBİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
- Channel modeling and characterization for visible light communications: indoor, vehicular and underwater channels
Görünür ışık haberleşmesi için kanal modelleme ve nitelendirme: içmekan, araçsal ve sualtı kanallar
FARSHAD MIRAMIRKHANI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MURAT UYSAL