视觉多输入输出光无线通信系统技术研究

王晓敏，裴志军

（天津职业技术师范大学电子工程学院，天津300222）

视觉多输入输出光无线通信系统技术研究

王晓敏，裴志军

（天津职业技术师范大学电子工程学院，天津300222）

传统的光无线通信受信噪比的限制需要采用非常窄光束来获得更大的发射范围，采用视觉多输入多输出光无线技术，如多路复用和多样性可以使移动光无线通信在较大传输范围获得高数据率。本文研究了视觉MIMO信道模型、视觉MIMO信道信号嵌入技术和基于低秩表示的相机校准技术，所得结论和成果将为未来移动通信的发展提供一定的参考。

视觉MIMO技术；信道模型；信道信号嵌入技术

基于射频的无线通信和网络在过去的几年中快速发展，随着应用需要的持续增加，典型射频无线通信非视距、无处不在的传播特性优势也面临许多挑战，如在共信道干扰、窃听、欺骗风险等问题上很难满足某些应用对可靠性或安全的苛刻要求。光无线通信可以通过窄光束和视距限制的高指向性发射来解决这些问题［1-3］。光通信高指向性发射减少了共信道干扰，改善了空间复用，并使窃听者难于探测。近年来半导体技术不断发展，具有功耗低、使用寿命长、尺寸小和绿色环保等优点的照明用发光二极管正作为下一代固体照明光源逐步取代目前的荧光灯、白炽灯等传统照明光源［4］，因此可以在发光二极管照明设备中加入调制信号形成可见光无线通信系统。

可见光通信具有不占用频谱资源、发射功率高、无处不在、无电磁干扰、节约能源等优点，具有极大的发展前景。但在实际应用中也面临诸多问题，特别是在移动光无线通信方面，由于信噪比的限制，光无线通信需要非常窄光束以获得更长的范围。因发射和接收均需要非常窄光束和视角，而获得较大发射范围的窄光束光无线通信，在多数情况下难以实现。因此，除了约10 m短范围的红外线发射，传统光无线通信常受限于静止的发射链，任何移动应用，由于采用非常窄光束，对于发射器和接收器，需要昂贵的机械转向系统。

随着科技的进步，摄像器件和发光二极管的应用持续增加，如移动电话、汽车、笔记本电脑、音乐播放器、监控系统等，从而产生了令人振奋的挑战性机遇，构建视觉多输入多输出（multiple-input multipleoutput，MIMO）光无线通信系统和网络。本文主要讨论视觉MIMO系统的几大核心技术：视觉MIMO信道模型、视觉MIMO信道信号嵌入技术和视觉MIMO信道发射器目标的探测与跟踪；并分析了视觉MIMO的发展趋势。

1　可见光通信工作原理

1.1可见光通信

可见光通信技术是一项新兴的基于白光二极管，能够同时实现绿色照明和通信双重功能的无线光通信技术。它极大地拓展了网络的覆盖面，满足了某些应用对可靠性或安全的苛刻要求，是对现有空间光通信技术以及射频技术的有益补充［7-9］。

传统的可见光通信系统如图1所示。单输入单输出（single-input single-output，SISO）系统，由单个发光二极管发射，通过无线信道，由光电二极管接收器接收。对于光无线信道，光信号频率相对于冲击响应的变化率非常大，多径衰减和多普勒频移可忽略不计。因此接收信号的功率可表示为：

式中：Pt为单个发光二极管的输出功率；H为信道直流增益；R为接收器响应或光功率到电流转换率。

图1　SISO通信系统

在实际中，接收信号会受到光信道的噪声干扰，其中主要是背景光源的闪烁噪，它可以建模为加性高斯过程，单位面积的双边功率谱密度为：

式中：q是电子电荷；Pn定量单位面积背景光功率。因此，若接收器采样率为W，则噪声功率为：

式中：A为光电二极管面积。因此，SISO通信系统的信噪比为：

式中：k是参数函数，与二极管的朗伯辐射模式、辐射角度、视野和接收器光集中增益有关。

1.2视觉单输入多输出

SIMO通信系统如图2所示。视觉单输入多输出（single-input multiple-output，SIMO）通信系统由单个发光二极管的发射，通过无线信道，由光电二极管阵列接收器接收。与光电二极管接收器相比其主要差别在于探测面积。

图2　SIMO通信系统

在视觉SIMO系统中，摄像器件接收器可以选择光电二极管的子集，有效减少了探测器面积，从而减少噪声。给定焦距长度f、直径l的圆形二极管，若相机和发光二极管之间距离为d，则发光二极管将在光电二极管阵列上投影形成直径l′=fl/d的圆。考虑量化效应，可假设形成面积l′2的方形。然而，所获得的噪声减少受相机的分辨率限制。当二极管从相机移开，投影直径l′将最终变得比光电二极管尺寸小，相机接收器性能将变得与单个光电探测器（像素尺寸）相似。临界距离为dc=fl/s，其中s是一个像素的边长。因此，视觉SIMO系统通信的信噪比（SNRcam）为：

当d＜dc时，视觉SIMO系统与视觉SISO系统的信噪比增益为d2；当d＞dc时，视觉SIMO系统等效于视觉SISO系统，可通过减少像素尺寸s获得性能增益。因此，应用高采样率，视觉SIMO系统能够获得比视觉SISO系统更高的信噪比，但受帧率限制。给定加性高斯白噪声模型，依据香农信道容量公式C=Wlog2（1+SNR），比较式（4）和式（5）可以看出：视觉SIMO系统性能优于视觉SISO系统，视觉SISO系统的信道容量随距离增加快速下降，而SIMO系统容量在距离变化时，其变化并不明显。在移动发射-接收应用场景中，相对于视觉SISO系统，视觉SIMO系统的信噪比增益，即信道容量增益，可以期望显著增加。对于场景噪声，视觉SIMO系统仅观测提取图像中强发射器的区域，从而选择性消除场景中无关目标的干扰。

1.3视觉MIMO

视觉MIMO采用发光二极管发射阵列，进一步增加相机接收系统的信道容量。应用视觉MIMO光无线通信，通过相机接收器和发光二极管发射阵列，可以克服传统无线光的发射范围限制。相机中的图像传感器本质上是光电二极管阵列，相机透镜为每一个光电二极管提供一个不同的窄视野［6］，进而产生庞大数目的高指向性接收单元，即相机像素。这些接收单元能够减少干扰和噪声，因此可以获得更大的发射范围，同时还保持移动通信所需要的宽视野。但视觉MIMO系统受限于接收器的采样率以及强视距要求。

为解决当前相机有限的帧速率，视觉MIMO系统可采用多路并行传输方式，多个二极管发射，多个像素接收。这与射频MIMO系统概念类似，但具有不同特性。在物理层，视觉MIMO方法需要利用发射器捕获和跟踪信号，这是由于在运动期间信号会被不同的光电二极管捕获。物理层处理采用计算机视觉或图像分析技术，不同于传统基带信号处理的方式。在物理层，视觉MIMO的多路传输/分集折中依赖于图像的分辨率，而射频MIMO系统中多路传输/分集折中依赖信道衰落。在媒体访问控制层，视觉MIMO采用革新的自适应信道获取机理，当干扰可以消除时并行发射，否则分集信道捕获。由于视距通信运动可能导致断续链，以及透视相关的可获得传输率的产生，媒体访问控制和网络层协议需要新的视觉，以保持跟踪。

2　视觉MIMO技术

视觉MIMO主要涉及的关键技术包括视觉MIMO信道模型、视觉MIMO信道信号嵌入技术和基于低秩表示的相机校准技术。

2.1视觉MIMO信道模型

对于高数据率系统，移动光无线电被限制于非常短范围。采用视觉MIMO概念，通过相机接收器和光发射器阵列，移动光无线通信可以在较大传输范围获得高数据率。光发射阵列的多个发射单元作为发射器，相机的像素作为接收器，从而产生视觉MIMO信道。视觉MIMO信道模型如图3所示，光发射器由K个发射元素构成，与一个像素阵列的相机通信。视觉MIMO系统的信道模型为：

式中：Y∈RI×J是图像电流矩阵，每一个元素y（i，j）表示图像坐标（i，j）像素位置的接收电流；xk∈R表示从光发射阵列的第k个单元发射的光功率；Hk∈RI×J是光发射阵列的第k个发射单元的信道矩阵；元素hk（i，j）表示第k个发射单元和像素（i，j）之间的信道；N是噪声矩阵。

图3　视觉MIMO信道模型

2.2视觉MIMO信道信号嵌入技术

视觉MIMO光通信系统中，信号嵌入使电子显示器能够复用，以便观者的视觉观看与视觉MIMO无线通信信道共存。智能手机用户将智能电话指向电子布告牌接收进一步的信息，如网站网页地址。在博物馆应用中，电子显示屏可传输展览信息到手机摄像器件，可获得用户化的博物馆游览。在高耸建筑内，将手机显示屏指向已存在的监控相机接收器，可发射某人所在的精确位置，用于突发事件定位。

显示器用作光发射阵列LEA时，通过在显示视频中嵌入信号，显示器可同时用作原始显示目的和通信信道。视觉信道包括从数字信号i［x，y］到模拟信号i（x，y）的转换，即显示器光发射；然后由相机的光敏感阵列转换接收信号，产生数字信号i˜［x，y］。由于图像形成过程中的测定光度和几何变换，i［x，y］不等于i˜［x，y］。这使得信息隐藏或数字水印中的一些标准技术不适合视觉MIMO的信号嵌入。例如，因为接收和发射信号的差别，采用LSB作信号隐藏的方法显然无效。

通过发射2个扰动信号，强度调制可以用于隐藏和嵌入信号，

以调制矩阵M形式表示，

则可以获得原始信号i和发射信号s，

2.3视觉MIMO信道发射器目标的探测与跟踪

不同于单个光电二极管接收器，相机可以灵活选择接收光发射单元强信号的像素单元集合。在短距离甚至场景噪声情况下，相对于单个光电二极管接收器，相机接收器获得信噪比增益，因此数据率增加。由于视觉MIMO系统受限于接收器采样率，以及强视距要求，视觉MIMO光通信系统可通过光发射阵列的

多单元发射，利用多路传输或分集获得数据率增益。视觉MIMO信道中，为实现潜在的数据率增加，需要识别接收信号的集合，或图像的哪个域包含发光二极管发射器。视觉MIMO信道中，信号接收处理基于图像分析，发光二极管发射器的定位可以应用计算机视觉中的识别和跟踪算法。但这种方法在实际应用中也会受到如相机运动、照度变化及背景干扰的影响。

在计算机视觉和模式识别领域，如何对目标对象进行准确有效的描述和表示，直接关系到系统的性能和准确性。压缩感知理论及应用的相关研究表明，稀疏表示是一种颇具吸引力的表示方法。这种稀疏表示往往具有很好的判别特性，对数据噪声具有一定的鲁棒性，且对样本特征缺失部分具有补全功能，而模式识别领域中传统方法不具有这些特性。因此，基于稀疏表示的动态场景发射模式探测跟踪方法将会成为视觉MIMO中一个有价值的研究方向。

3　视觉MIMO技术的发展趋势

视觉MIMO将通信、网络、计算机视觉技术有机结合，在物理层、媒体访问控制层和网络层研究领域开辟了新的研究视角，视觉MIMO光无线通信系统拥有广泛的应用前景。

（1）视觉MIMO可应用于移动计算领域。在车-车网安全应用中，紧急电子刹车灯和协作碰撞警告要求能够在高共信道干扰情况下可靠通信；在潜在常密度的高速路场景中，车的位置和动态信息需要在附近车辆中共享。视觉MIMO的指向和视距发射能增加空间复用，减少干扰。

（2）视觉MIMO信道增强的安全性可应用于军事通信。视距要求极大减少了RF通信中固有的潜在窃听和干扰；信号窃听源也更容易确定，减少了潜在欺骗信号。通过由相机/监视器中继站构成的视觉MIMO信道网络，可以实现更大范围的通信。

（3）在现实环境中，广泛存在的液晶显示器和监控摄像器件，为视觉MIMO信道的应用提供了大量机会。电子标牌液晶显示器可以具有双重功能，通过发射强度调制的嵌入信号，使观察者的视觉观看与视觉MIMO无线通信信道共存；也可采用基于角度的调制，通过极化方法或数字微镜阵列，实现在不同视角获得不同视觉观测的目的。

（4）视觉MIMO也可应用于计算机视觉领域。采用相机网络产生三维场景，需要精确的相机校准和点对应性。相机网络可以应用视觉MIMO协议传输/接收时间模板、识别特征点，获得非歧义的点对应性，实现鲁棒的相机校准。将计算机视觉识别算法和通信协议相融合，还可以识别已知时间序列通信目标。

4　结束语

应用视觉MIMO光无线通信，通过摄像器件接收器和发光二极管发射阵列，可以克服传统无线光的发射范围限制。视觉MIMO光无线通信为无线通信系统的研究提供了新的视角。目前，视觉MIMO在通信理论方面还有待进一步研究和完善，随着人们对光无线通信的进一步研究，视觉MIMO光无线系统将拥有更加广阔的发展前景。

［1］张海霞.基于MIMO的未来宽带无线通信关键技术研究［D］．济南：山东大学，2008.

［2］姜珊.基于阵列显示和光学成像系统的视觉MIMO通信技术研究［D］．长春：吉林大学，2015.

［3］眭程乐，肖石林，王强民，等.一种基于可见光通信的高精确度定位系统及其性能分析［J］.光通信技术，2013（4）：35-38.

［4］AZEVEDO I L，MORGAN M G，MORGAN F.The transition to solid-state lighting［J］.Proceedings of the IEEE，2009，97（3）：481-510.

［5］RAHMAN M S，AZIZAN L A，JUMARI K.Experimental works on short range communication systems using photovoltaic based receiver［J］.Journal of Engineering Appliecl Science，2011（5）：268-276.

［6］HEARLEY D J T，WISEL D R，NEILD I，et al.Optical wireless：The story so far［J］.IEEE Communications，2003（6）：72-82.

［7］KOMINE T，NAKAGAWA M.Integrated system of white LED visible-light communication and power-line communication［J］.IEEE Transaction on Consumer Electronics，2003，49：71-79.

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Mobile optical networks through visual MIMO

WANG Xiao-min，PEI Zhi-jun
（School of Electronic Engineering，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China）

A very narrow beam is used to gain greater scope in traditional optical wireless communication as it is limited by SNR.Using visual multi-input multi-output（MIMO）optical wireless techniques such as multiplexing and diversity can further enhance the data rate in larger transmission range for mobile optical wireless communication.This paper covers a wide range of material from visual MIMO channel model，visual MIMO channel signal embedded technology and camera calibration technique based on low rank representation.The results and conclusions obtained in this thesis can be partial bases for the future wireless communication systems.

visual MIMO technology；channel model；channel signal embedded technology

TN919.72

A

2095－0926（2015）04－0032－04

2015-07-20

天津职业技术师范大学研究生创新基金项目（YC14-06）；天津职业技术师范大学科研发展基金项目（KJY1312）.

王晓敏（1988—），女，硕士研究生；裴志军（1967—），男，教授，博士，硕士生导师，研究方向为信号与信息处理、机器视觉和ASCI设计.