ポアソンガウス混合ノイズモデルの下でのSPADベースのVLCシステムのレシーバー設計

シングルフォトン雪崩ダイオード（SPAD）は、弱い照度環境での光学信号に対する感度が高いため、有望な光センサーです。最近、可視光コミュニケーションズ（VLC）の研究者から多くの注目を集めています。ただし、既存の文献は、SPADによって導入されたポアソンノイズの効果のみを考慮しているが、他のノイズ源を無視する単純化されたチャネルモデルのみを扱っています。具体的には、アナログSPAD検出器が適用されると、TransImpedanceアンプ（TIA）とデジタルアナログコンバーター（D/A）によって生成されるガウス熱ノイズが存在します。したがって、このホワイトペーパーでは、ポアソンガウス混合ノイズモデルの下でパルスアンプ測定（PAM）を備えたSPADベースのVLCシステムを提案します。そこでは、レシーバーでのガウス分散熱ノイズも調査されます。受信した信号のクローズドフォーム条件付き尤度は、ラプラス変換とサドルポイント近似法を使用して導出され、対応する準マキシムリケリ（quasi-ML）検出器が提案されています。さらに、ポアソンガウス分散信号は、一般化されたANSCOMBE変換（GAT）を使用してガウス変数に変換され、同等の添加剤ホワイトガウスノイズ（AWGN）チャネルにつながり、ハード決定ベースの検出器が呼び出されます。シミュレーション結果は、提案されたGATベースの検出器が、提案された準ML検出器と比較して、限界性能損失との計算の複雑さを減らすことができ、両方の検出器がSPADベースのPAM信号を正確に復調できることを示しています。

Single-photon avalanche diode (SPAD) is a promising photosensor because of its high sensitivity to optical signals in weak illuminance environment. Recently, it has drawn much attention from researchers in visible light communications (VLC). However, existing literature only deals with the simplified channel model, which only considers the effects of Poisson noise introduced by SPAD, but neglects other noise sources. Specifically, when an analog SPAD detector is applied, there exists Gaussian thermal noise generated by the transimpedance amplifier (TIA) and the digital-to-analog converter (D/A). Therefore, in this paper, we propose an SPAD-based VLC system with pulse-amplitude-modulation (PAM) under Poisson-Gaussian mixed noise model, where Gaussian-distributed thermal noise at the receiver is also investigated. The closed-form conditional likelihood of received signals is derived using the Laplace transform and the saddle-point approximation method, and the corresponding quasi-maximum-likelihood (quasi-ML) detector is proposed. Furthermore, the Poisson-Gaussian-distributed signals are converted to Gaussian variables with the aid of the generalized Anscombe transform (GAT), leading to an equivalent additive white Gaussian noise (AWGN) channel, and a hard-decision-based detector is invoked. Simulation results demonstrate that, the proposed GAT-based detector can reduce the computational complexity with marginal performance loss compared with the proposed quasi-ML detector, and both detectors are capable of accurately demodulating the SPAD-based PAM signals.