Study of indoor optical channel models for color shift keying-based visible light communications

Abstract

This dissertation investigates the design, modeling, and optimization of visible light communication (VLC) systems for indoor environments, with emphasis on trichromatic color shift keying (CSK) modulation. The research presents three main contributions: a Python-based channel model for discrete photodetectors, a robust optimization methodology for CSK symbol constellation design, and a simulation framework for CSK using image sensors with rolling shutter acquisition.The first contribution introduces a recursive channel modeling framework capable of accurately estimating received spectral power in multipath environments while considering wavelength-dependent properties of light sources, wall reflectance, and detector responsivity. The model jointly evaluates photometric and colorimetric metrics such as illuminance and color temperature, alongside communication indicators like symbol error rate, enabling the co-optimization of lighting and data performance. The second contribution proposes a generalized CSK constellation optimization approach based on multiple inter-channel interference matrices obtained from spatially distributed receiver positions. This method improves robustness to environmental variability and ensures compliance with illumination standards. The third contribution delivers a physically based simulation framework for modeling image sensor–based VLC using ray tracing and realistic sensor response, supporting synthetic dataset generation for machine learning–based decoding. Finally, a custom VLC luminaire was developed to validate the proposed models experimentally. Overall, this work establishes VLC as a promising and mature technology for future intelligent indoor communication systems.

Esta tesis doctoral investiga el diseño, modelado y optimización de los sistemas de comunicación por luz visible (VLC) en entornos interiores, con énfasis en la modulación tricromática por desplazamiento de color (CSK). La investigación presenta tres contribuciones principales: un modelo de canal basado en Python para fotodetectores discretos, una metodología robusta de optimización para el diseño de constelaciones de símbolos CSK, y un marco de simulación para sistemas CSK que utilizan sensores de imagen con adquisición mediante obturador rodante. La primera contribución introduce un marco de modelado recursivo del canal, capaz de estimar con precisión la potencia espectral recibida en entornos multipropagación, considerando las propiedades dependientes de la longitud de onda de las fuentes de luz, la reflectancia de las superficies y la responsividad del fotodetector. El modelo evalúa de forma conjunta métricas fotométricas y colorimétricas, como la iluminancia y la temperatura de color. junto con indicadores de comunicación, como la tasa de error de símbolo, permitiendo la cooptimización del rendimiento lumínico y de transmisión de datos. La segunda contribución propone un enfoque generalizado de optimización de constelaciones CSK, basado en múltiples matrices de interferencia entre canales obtenidas desde posiciones receptoras espacialmente distribuidas. Este método mejora la robustez frente a la variabilidad ambiental y garantiza el cumplimiento de los estándares de iluminación. La tercera contribución presenta un marco de simulación físicamente basado para modelar la recepción VLC mediante sensores de imagen, integrando trazado de rayos y una respuesta espectral realista del sensor, lo que permite generar conjuntos de datos sintéticos para tareas de decodificación basadas en aprendizaje automático. Finalmente, se desarrolló una luminaria VLC personalizada para validar experimentalmente los modelos propuestos. En conjunto, este trabajo establece a la VLC como una tecnología prometedora y madura para los futuros sistemas inteligentes de comunicación en interiores. (Texto tomado de la fuente).