আরজিবি এলইডি ব্যবহার করে দৃশ্যমান আলোক ব্যবস্থায় দূরত্ব ও অবস্থান নির্ণয়: একটি সিআরএলবি ও এমএল বিশ্লেষণ

সূচিপত্র

1. 1. ভূমিকা ও সারসংক্ষেপ
2. 2. ব্যবস্থা মডেল ও পরিস্থিতিসমূহ
   1. 2.1 পরিস্থিতি ১: পরিচিত চ্যানেল মডেল সহ সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা
   2. 2.2 পরিস্থিতি ২: পরিচিত চ্যানেল মডেল সহ অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা
   3. 2.3 পরিস্থিতি ৩: অপরিচিত চ্যানেল মডেল সহ সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা
3. 3. তাত্ত্বিক নির্ভুলতার সীমা: ক্রামার-রাও নিম্নসীমা
4. 4. ব্যবহারিক অনুমানকারী: সর্বাধিক সম্ভাবনা পদ্ধতি
5. 5. ফলাফল ও কার্যকারিতা বিশ্লেষণ
6. 6. মূল অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষকের দৃষ্টিভঙ্গি
7. 7. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক কাঠামো
8. 8. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ধারণাগত কেস স্টাডি
9. 9. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা
10. 10. তথ্যসূত্র

1. ভূমিকা ও সারসংক্ষেপ

এই গবেষণাটি লাল-সবুজ-নীল আলোক নির্গমনকারী ডায়োড (আরজিবি এলইডি) ব্যবহার করে দৃশ্যমান আলোক অবস্থান নির্ণয় (ভিএলপি) ব্যবস্থায় দূরত্ব ও অবস্থান নির্ণয়ের মৌলিক নির্ভুলতার সীমা অনুসন্ধান করে। মূল অবদান হলো তিনটি স্বতন্ত্র কার্যকরী পরিস্থিতিতে একটি কঠোর তাত্ত্বিক ও ব্যবহারিক বিশ্লেষণ, যা ক্রামার-রাও নিম্নসীমা (সিআরএলবি) এর মাধ্যমে কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে এবং সংশ্লিষ্ট সর্বাধিক সম্ভাবনা (এমএল) অনুমানকারী উদ্ভাবন করে। অবস্থান নির্ণয়ের জন্য কখন এবং কীভাবে আরজিবি এলইডি একক-রঙের এলইডির তুলনায় সুবিধা প্রদান করে, এই গবেষণা সে বিষয়ে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

2. ব্যবস্থা মডেল ও পরিস্থিতিসমূহ

ভিএলপি স্থাপনার সাধারণ ব্যবহারিক সীমাবদ্ধতাগুলোকে প্রতিনিধিত্ব করে এমন তিনটি মূল পরিস্থিতির চারপাশে এই বিশ্লেষণ গঠিত।

2.1 পরিস্থিতি ১: পরিচিত চ্যানেল মডেল সহ সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা

প্রেরক ও গ্রাহকের মধ্যে নিখুঁত সমন্বয় এবং চ্যানেল ক্ষয় সূত্রের (যেমন, ল্যাম্বার্টিয়ান মডেল) সম্পূর্ণ জ্ঞান ধরে নেয়া হয়। এটি একটি তাত্ত্বিক সর্বোত্তম পরিস্থিতি প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে আগমনকাল (টিওএ) এবং প্রাপ্ত সংকেত শক্তি (আরএসএস) উভয় তথ্য সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগানো যেতে পারে।

2.2 পরিস্থিতি ২: পরিচিত চ্যানেল মডেল সহ অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা

প্রেরক ও গ্রাহকের মধ্যে কোনো সমন্বয় নেই। গ্রাহককে অনুমানের জন্য শুধুমাত্র আরএসএস তথ্যের উপর নির্ভর করতে হবে, তবে চ্যানেল মডেলটি পরিচিত। এটি একটি বেশি ব্যবহারিক কিন্তু চ্যালেঞ্জিং পরিস্থিতি যা খরচ-সংবেদনশীল স্থাপনায় সাধারণ।

2.3 পরিস্থিতি ৩: অপরিচিত চ্যানেল মডেল সহ সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা

যদিও সমন্বয় বিদ্যমান (টিওএ ব্যবহার সক্ষম করে), চ্যানেল ক্ষয়ের সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলো গ্রাহকের কাছে অজানা। এটি অনিশ্চিত পরিবেশগত কারণ বা অ-অংকিত হার্ডওয়্যার সহ পরিস্থিতিগুলোকে মডেল করে।

3. তাত্ত্বিক নির্ভুলতার সীমা: ক্রামার-রাও নিম্নসীমা

সিআরএলবি যেকোনো পক্ষপাতহীন অনুমানকারীর ভেদাঙ্কের একটি মৌলিক নিম্নসীমা প্রদান করে। একটি প্যারামিটার ভেক্টর $\boldsymbol{\theta}$ (যেমন, দূরত্ব বা ২ডি/৩ডি অবস্থান) এর জন্য, পর্যবেক্ষণ ভেক্টর $\mathbf{x}$ এর উপর ভিত্তি করে, সিআরএলবি ফিশার ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্স (এফআইএম) $\mathbf{I}(\boldsymbol{\theta})$ এর বিপরীত দ্বারা দেওয়া হয়:

$\text{Var}(\hat{\theta}_i) \geq [\mathbf{I}^{-1}(\boldsymbol{\theta})]_{ii}, \quad \text{যেখানে} \quad [\mathbf{I}(\boldsymbol{\theta})]_{ij} = -E\left[ \frac{\partial^2 \ln p(\mathbf{x}; \boldsymbol{\theta})}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \right]$

প্রতিটি পরিস্থিতিতে দূরত্ব ও অবস্থান নির্ণয়ের জন্য গবেষণাপত্রটি সুস্পষ্ট সিআরএলবি অভিব্যক্তি উদ্ভাবন করে। একটি মূল সন্ধান হলো যে, পরিস্থিতি ১-এ দূরত্ব নির্ণয়ের সিআরএলবি প্রেরিত আলোক সংকেতের কার্যকর ব্যান্ডউইথ $\beta^2$ এর বর্গের ব্যস্তানুপাতিক: $\text{CRLB}(d) \propto 1/\beta^2$। এটি সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থায় সংকেত নকশার গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাকে তুলে ধরে।

4. ব্যবহারিক অনুমানকারী: সর্বাধিক সম্ভাবনা পদ্ধতি

প্রতিটি পরিস্থিতির জন্য, সংশ্লিষ্ট এমএল অনুমানকারী উদ্ভাবন করা হয়। একটি সংযোজনাত্মক সাদা গাউসিয়ান নয়েজ (এডব্লিউজিএন) অনুমানের অধীনে, পরিস্থিতি ১-এ দূরত্ব $d$ এর জন্য এমএল অনুমানকারী সমাধান জড়িত:

$\hat{d}_{\text{ML}} = \arg\min_d \sum_{k=1}^{K} \left( r_k - \alpha \frac{P_t}{d^2} s(t_k - \tau(d)) \right)^2$

যেখানে $r_k$ প্রাপ্ত নমুনা, $P_t$ প্রেরণ শক্তি, $\alpha$ চ্যানেল লাভ, $s(\cdot)$ প্রেরিত তরঙ্গরূপ, এবং $\tau(d)$ হলো টিওএ। গবেষণাপত্রটি দেখায় যে উচ্চ সংকেত-থেকে-নয়েজ অনুপাত (এসএনআর) অবস্থায় এই এমএল অনুমানকারীরা সিআরএলবি অ্যাসিম্পটোটিকভাবে অর্জন করতে পারে।

5. ফলাফল ও কার্যকারিতা বিশ্লেষণ

তাত্ত্বিক ও সিমুলেশন ফলাফল বেশ কয়েকটি মূল প্রবণতা প্রদর্শন করে:

• পরিস্থিতি তুলনা: পরিস্থিতি ১ (সিঙ্ক্রোনাস, পরিচিত চ্যানেল) সর্বোত্তম নির্ভুলতা প্রদান করে, তারপর পরিস্থিতি ৩ (সিঙ্ক্রোনাস, অপরিচিত চ্যানেল), এবং পরিস্থিতি ২ (অ্যাসিঙ্ক্রোনাস) সর্বোচ্চ ত্রুটি সীমা দেখায়, বিশেষ করে নিম্ন ব্যান্ডউইথে।
• আরজিবি এলইডি সুবিধা: আরজিবি এলইডি ব্যবহার অনুমান নির্ভুলতা উন্নত করে বলে দেখানো হয়েছে। এটি স্বজ্ঞাতভাবে ডাইভারসিটি লাভ দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায়—আর, জি, এবং বি চ্যানেল থেকে স্বাধীন সংকেতগুলি একই জ্যামিতিক প্যারামিটারগুলির (দূরত্ব/অবস্থান) একাধিক, সামান্য অ-সম্পর্কিত পর্যবেক্ষণ প্রদান করে, কার্যকরভাবে নয়েজকে গড়িয়ে দেয়।
• ব্যান্ডউইথ বনাম শক্তি বিনিময়: সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থায়, সংকেতের কার্যকর ব্যান্ডউইথ $\beta$ বৃদ্ধি করা সিআরএলবিকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, প্রায়শই কেবল আলোক শক্তি বৃদ্ধির চেয়ে বেশি কার্যকরভাবে। এটি ব্যবস্থা নকশার জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে, কাঁচা শক্তি বৃদ্ধির উপর পরিশীলিত মড্যুলেশনকে পছন্দ করে।
• এমএল কার্যকারিতা: উদ্ভাবিত এমএল অনুমানকারীরা পর্যাপ্ত উচ্চ প্রেরণ আলোক শক্তিতে তাদের সংশ্লিষ্ট সিআরএলবির কাছাকাছি পৌঁছায় বলে সিমুলেশনের মাধ্যমে দেখানো হয়েছে, যা উচ্চ-এসএনআর শাসনে তাদের ব্যবহারিক সর্বোত্তমতা যাচাই করে।

6. মূল অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষকের দৃষ্টিভঙ্গি

মূল অন্তর্দৃষ্টি: দেমিরেল এবং গেজিসির কাজটি শুধু আরেকটি ভিএলপি গবেষণাপত্র নয়; এটি অবস্থান নির্ণয়ে আরজিবি এলইডির মূল্য প্রস্তাবনার একটি কঠোর বিশ্লেষণ। মূল অন্তর্দৃষ্টি হলো যে আরজিবির সুবিধা রঙ বা তথ্য প্রেরণের বাইরে—এটি অন্তর্নিহিত স্থানিক ডাইভারসিটি এর একটি রূপ। তিনটি সমান্তরাল, শারীরিকভাবে একই স্থানে কিন্তু বর্ণালীগতভাবে স্বতন্ত্র চ্যানেল প্রদান করে, একটি আরজিবি এলইডি স্বভাবতই জ্যামিতিক প্যারামিটারগুলির জন্য ৩x পর্যবেক্ষণিক অতিরিক্ততা প্রদান করে, যা আরএসএস এবং টিওএ পরিমাপের নয়েজ-সীমিত প্রকৃতির উপর সরাসরি আক্রমণ করে। এটি আরএফ ব্যবস্থায় একাধিক অ্যান্টেনা ব্যবহারের অনুরূপ কিন্তু একটি সস্তা, আলোককেন্দ্রিক হার্ডওয়্যার পরিবর্তনের মাধ্যমে অর্জিত।

যুক্তিগত প্রবাহ: গবেষণাপত্রের যুক্তি অত্যন্ত পরিষ্কার। এটি যুদ্ধক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করে শুরু করে (তিনটি বাস্তবসম্মত পরিস্থিতি), চূড়ান্ত কার্যকারিতা সীমা (সিআরএলবি) স্বর্ণমান হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করে, এবং তারপর ব্যবহারিক সৈন্য (এমএল অনুমানকারী) তৈরি করে দেখে যে তারা সেই সীমার কতটা কাছাকাছি পৌঁছাতে পারে। পরিস্থিতি জুড়ে তুলনা বিশেষভাবে শক্তিশালী। এটি পরিমাণগতভাবে দেখায় যে একটি নির্দিষ্ট ব্যান্ডউইথ থ্রেশহোল্ডের নিচে সমন্বয় মূল্যহীন—একটি গুরুত্বপূর্ণ নকশা নিয়ম যা প্রায়শই ব্যবহারিকভাবে অনুপস্থিত থাকে। যদি আপনার সংকেতের কার্যকর ব্যান্ডউইথ কম হয়, আপনি সমন্বয়ের খরচ ও জটিলতা বাঁচাতে এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস আরএসএস-ভিত্তিক পদ্ধতিতে থাকতে পারেন।

শক্তি ও ত্রুটি: এর শক্তি এর মৌলিক, গণিত-প্রথম পদ্ধতিতে। এটি কোনো হিউরিস্টিক হ্যাক প্রস্তাব করে না; এটি মৌলিক সীমা উদ্ভাবন করে, এর সিদ্ধান্তগুলিকে সর্বজনীনভাবে প্রযোজ্য করে। সিআরএলবি ব্যবহার একটি অপ্রতিদ্বন্দ্বিতাপূর্ণ বেঞ্চমার্ক প্রদান করে। যাইহোক, বিশ্লেষণটিতে অনেক তাত্ত্বিক কাজের ক্লাসিক ত্রুটি রয়েছে: এটি এডব্লিউজিএন অনুমান এবং ল্যাম্বার্টিয়ান মডেলের মতো পরিচিত চ্যানেল মডেলের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। বাস্তব-বিশ্বের ভিএলপি মাল্টিপাথ, ছায়া, নন-ল্যাম্বার্টিয়ান প্রতিফলন (চকচকে পৃষ্ঠ থেকে), এবং পরিবেষ্টিত আলোর নয়েজ দ্বারা আক্রান্ত—এই কারণগুলি এই তাত্ত্বিক সীমা থেকে কার্যকারিতা মারাত্মকভাবে হ্রাস করতে পারে, যেমন ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের ভিজিবল লাইট কমিউনিকেশন কনসোর্টিয়ামের মতো পরীক্ষামূলক গবেষণায় উল্লেখ করা হয়েছে। গবেষণাপত্রটি পরিস্থিতি ৩-এ অপরিচিত চ্যানেল মডেল স্বীকার করে কিন্তু এটিকে একটি প্যারামেট্রিক অনিশ্চয়তা হিসাবে বিবেচনা করে। আরও বিঘ্নিতকারী চ্যালেঞ্জ হলো একটি নন-প্যারামেট্রিক, গতিশীল চ্যানেল, যেখানে ডোমেন অভিযোজনের জন্য CycleGAN এর মতো কাজ দ্বারা অনুপ্রাণিত, ডেটা-চালিত এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি এখন অগ্রসর হচ্ছে।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: ব্যবস্থা স্থপতিদের জন্য, এই গবেষণাপত্রটি স্পষ্ট নির্দেশনা প্রদান করে: ১) ব্যান্ডউইথকে অগ্রাধিকার দিন: আপনি যদি একটি সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থা তৈরি করছেন, আলোক শক্তি বাড়ানোর আগে উচ্চ-ব্যান্ডউইথ ড্রাইভার এবং মড্যুলেশন স্কিম (যেমন, ওএফডিএম) এ বিনিয়োগ করুন। ২) আরজিবি ন্যায্যতা: উচ্চ-নির্ভুলতা অবস্থান নির্ণয়ের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একক-রঙের এলইডির তুলনায় আরজিবি এলইডির সামান্য উচ্চতর খরচ ন্যায্যতা দিতে ডাইভারসিটি যুক্তি ব্যবহার করুন। ৩) আপনার যুদ্ধক্ষেত্র নির্বাচন করুন: বৃহৎ-স্কেল, কম-খরচের ইনডোর ট্র্যাকিং (যেমন, গুদামের ইনভেন্টরি) এর জন্য, আরজিবি এলইডি সহ একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস আরএসএস-ভিত্তিক ব্যবস্থা সেরা খরচ-নির্ভুলতা বিনিময় অফার করতে পারে। সার্জিক্যাল রোবট গাইডেন্সের জন্য, সিঙ্ক্রোনাস যান এবং ব্যান্ডউইথে কোনো খরচ বাঁচাবেন না। ৪) পরবর্তী সীমান্ত হলো রোবাস্টনেস: তাত্ত্বিক সীমাগুলি এখন ভালোভাবে বোঝা গেছে। সাম্প্রতিক arXiv প্রিপ্রিন্ট এবং IEEE জার্নালে দেখা গেছে, উদ্ভাবনের পরবর্তী ঢেউ এই অনুমানকারীদের ইনডোর প্রোপাগেশনের বিশৃঙ্খল বাস্তবতার প্রতি রোবাস্ট করে তোলার উপর ফোকাস করবে, সম্ভবত মডেল-ভিত্তিক পদ্ধতি (এই গবেষণাপত্রের মতো) এবং চ্যানেল স্থিতিস্থাপকতার জন্য শেখা-ভিত্তিক কৌশলগুলিকে একত্রিত করবে।

7. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক কাঠামো

একটি এলইডি থেকে প্রাপ্ত আলোক শক্তি $P_r$ সাধারণত ল্যাম্বার্টিয়ান সূত্র দ্বারা মডেল করা হয়:

$P_r = \begin{cases} \frac{m+1}{2\pi d^2} A \cos^m(\phi) \cos(\psi) P_t, & 0 \le \psi \le \Psi_c \\ 0, & \psi > \Psi_c \end{cases}$

যেখানে $d$ দূরত্ব, $A$ ডিটেক্টর এলাকা, $\phi$ বিকিরণ কোণ, $\psi$ আপতন কোণ, $\Psi_c$ গ্রাহকের দৃষ্টিক্ষেত্র, $m$ ল্যাম্বার্টিয়ান ক্রম, এবং $P_t$ প্রেরণ শক্তি। একটি আরজিবি এলইডির জন্য, এই মডেলটি প্রতিটি রঙ চ্যানেলের (আর, জি, বি) জন্য স্বাধীনভাবে প্রযোজ্য, প্রতিটি চ্যানেলের জন্য সম্ভাব্য ভিন্ন $P_t$ সহ।

পরিস্থিতি ১-এ দূরত্ব $d$ এর জন্য ফিশার ইনফরমেশন, টিওএ এবং আরএসএস উভয় বিবেচনা করে, এবং $N_c$ রঙ চ্যানেল (যেমন, আরজিবির জন্য ৩) থেকে তথ্য সমষ্টি করে, প্রকাশ করা যেতে পারে:

$I(d) = \sum_{c=1}^{N_c} \left( \frac{2 \beta_c^2 \text{SNR}_c}{c^2} + \frac{4 \text{SNR}_c}{d^2} \right)$

যেখানে $\beta_c$ চ্যানেল $c$ এর কার্যকর ব্যান্ডউইথ, $c$ আলোর গতি, এবং $\text{SNR}_c$ সেই চ্যানেলের সংকেত-থেকে-নয়েজ অনুপাত। সমষ্টির ভিতরে প্রথম পদটি টিওএ তথ্য থেকে আসে এবং $\beta_c^2$ এর উপর নির্ভর করে। দ্বিতীয় পদটি আরএসএস তথ্য থেকে আসে। সমষ্টিটি স্পষ্টভাবে একাধিক চ্যানেল ব্যবহার থেকে ডাইভারসিটি লাভ দেখায়।

8. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ধারণাগত কেস স্টাডি

পরিস্থিতি: একটি স্মার্ট কারখানায় স্বয়ংক্রিয় নির্দেশিত যান (এজিভি) নেভিগেশনের জন্য একটি ভিএলপি ব্যবস্থা নকশা করা।

কাঠামো প্রয়োগ:

1. প্রয়োজনীয়তা বিশ্লেষণ: ৩ডি তে লক্ষ্য অবস্থান নির্ণয় নির্ভুলতা < ১০ সেমি। পরিবেশে উচ্চ সিলিং (৫মি), মেশিনারি যা মাঝে মাঝে অক্লুশন সৃষ্টি করে, এবং ফ্লুরোসেন্ট পরিবেষ্টিত আলোকসজ্জা রয়েছে।
2. পরিস্থিতি নির্বাচন: উচ্চ নির্ভুলতা প্রয়োজন একটি সিঙ্ক্রোনাস ব্যবস্থার (পরিস্থিতি ১ বা ৩) দিকে ধাক্কা দেয়। যাইহোক, অজানা এবং পরিবর্তনশীল অক্লুশন প্রোফাইল পরামর্শ দেয় যে চ্যানেল মডেলটি সব সময় পুরোপুরি পরিচিত হবে না, যা পরিস্থিতি ৩ বিশ্লেষণের পক্ষে যুক্তি দেয়।
3. প্রযুক্তি পছন্দ: সিলিং ফিক্সচারের জন্য আরজিবি এলইডি ব্যবহার করুন। এই গবেষণাপত্রের বিশ্লেষণ পছন্দটিকে ন্যায্যতা দেয়: ডাইভারসিটি লাভ নির্ভুলতা হ্রাস প্রশমিত করতে সাহায্য করে যখন একটি রঙ চ্যানেল একটি অক্লুডিং বস্তু দ্বারা অবরুদ্ধ বা ব্যাপকভাবে ক্ষয়প্রাপ্ত হয়।
4. প্যারামিটার নকশা: সিআরএলবি-উদ্ভূত নির্ভুলতা অর্জনের জন্য, প্রয়োজনীয় কার্যকর ব্যান্ডউইথ $\beta$ গণনা করুন। গবেষণাপত্রের সূত্রগুলি নির্দেশ করে যে আরজিবি ডাইভারসিটি সহ, একটি প্রদত্ত নির্ভুলতার জন্য প্রয়োজনীয় $\beta$ (এবং এইভাবে ব্যবস্থার খরচ/জটিলতা) একক-রঙের ব্যবস্থার তুলনায় কম।
5. অনুমানকারী বাস্তবায়ন: পরিস্থিতি ৩-এর জন্য এমএল অনুমানকারী বাস্তবায়ন করুন। একটি প্রাথমিক চ্যানেল মডেল তৈরি করতে একটি ক্যালিব্রেশন ফেজ ব্যবহার করুন, কিন্তু কিছু চ্যানেল প্যারামিটারকে অজানা হিসাবে বিবেচনা করে (গবেষণাপত্রের কাঠামো অনুযায়ী) অনুমানকারীকে অভিযোজিত হতে দিন।
6. যাচাইকরণ: বাস্তব-বিশ্বের এজিভি অবস্থান নির্ণয় ত্রুটিকে ব্যবস্থার এসএনআর এবং ব্যান্ডউইথের জন্য পূর্বাভাসিত সিআরএলবির বিরুদ্ধে তুলনা করুন। একটি উল্লেখযোগ্য ব্যবধান অমডেলড প্রভাব (যেমন, মাল্টিপাথ) নির্দেশ করবে, যা আরও রোবাস্ট, হাইব্রিড মডেল-ভিত্তিক/ডেটা-চালিত পদ্ধতির দিকে যাওয়ার প্ররোচনা দেবে।

9. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা

উপস্থাপিত মৌলিক কাজটি বেশ কয়েকটি উন্নত প্রয়োগ এবং গবেষণার পথের দরজা খুলে দেয়:

• ৬জি ইন্টিগ্রেটেড সেন্সিং অ্যান্ড কমিউনিকেশন (আইএসএসি): ভিএলপি পরবর্তী-প্রজন্মের নেটওয়ার্কে আইএসএসির জন্য একটি প্রাকৃতিক প্রার্থী। আরজিবি এলইডি একই সাথে আলোকসজ্জা, উচ্চ-গতির ডেটা কমিউনিকেশন (লাই-ফাই), এবং সুনির্দিষ্ট অবস্থান নির্ণয় প্রদান করতে পারে, যেমন PureLiFi এবং এডিনবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের মতো প্রতিষ্ঠানগুলির গবেষণায় অন্বেষণ করা হয়েছে।
• অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর) ও মেটাভার্স: সাব-সেন্টিমিটার ইনডোর অবস্থান নির্ণয় নিরবিচ্ছিন্ন এআর অভিজ্ঞতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। রুম লাইটিংয়ে এমবেড করা আরজিবি ভিএলপি ব্যবস্থাগুলি বাহ্যিক সেন্সর ছাড়াই অবজেক্ট অ্যাঙ্করিং এবং ব্যবহারকারী ট্র্যাকিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় নির্ভুলতা প্রদান করতে পারে।
• রোবোটিক্স ও ড্রোন নেভিগেশন: জিপিএস-বঞ্চিত পরিবেশে যেমন গুদাম, খনি, বা ইনডোর খামারে, আরজিবি এলইডি সহ ভিএলপি একটি নির্ভরযোগ্য এবং অবকাঠামো-ভিত্তিক নেভিগেশন সমাধান অফার করে। ডাইভারসিটি লাভ রোবট/ড্রোন ওরিয়েন্টেশন পরিবর্তনের সাথে মোকাবিলা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
• বায়োমেডিকেল ও স্বাস্থ্যসেবা পর্যবেক্ষণ: উচ্চ নির্ভরযোগ্যতা এবং কোনো আরএফ হস্তক্ষেপ ছাড়াই হাসপাতালে রোগী এবং সম্পদ ট্র্যাকিং।
• গবেষণার দিকনির্দেশনা:
  1. চ্যানেল অ্যাগনস্টিক অবস্থান নির্ণয়ের জন্য মেশিন লার্নিং: সম্পূর্ণ অজানা এবং গতিশীল চ্যানেলের প্রতি রোবাস্ট এমন গভীর শেখা অনুমানকারী (যেমন, প্রাপ্ত সংকেত প্যাটার্নে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে) বিকাশ করা, যা পরিস্থিতি ৩-এর প্যারামেট্রিক অজানা মডেলের বাইরে চলে যায়।
  2. হাইব্রিড আরএফ-ভিএলসি ব্যবস্থা: খোলা স্থানে ভিএলপির উচ্চ নির্ভুলতা এবং আরএফের অনুপ্রবেশ ক্ষমতার সুবিধা নিয়ে, প্রতিটি প্রযুক্তির অন্ধ স্পট কভার করতে ভিএলপিকে ইউডব্লিউবি বা ওয়াইফাই অবস্থান নির্ণয়ের সাথে একত্রিত করা।
  3. এনার্জি-হারভেস্টিং ভিএলপি গ্রাহক: এমন গ্রাহক নকশা করা যা সংগ্রহ করা আলোক শক্তি নিজেই ব্যবহার করে অবস্থান নির্ণয় করতে পারে, চিরস্থায়ী আইওটি সেন্সর নোড সক্ষম করে।
  4. মানকীকরণ: ভিএলসির জন্য IEEE 802.15.7 এর অনুরূপ, ভিএলপির জন্য মড্যুলেশন, কোডিং এবং প্রোটোকলের উপর শিল্প-ব্যাপী মানদণ্ডের জন্য চাপ দেওয়া, আন্তঃক্রিয়াশীলতা নিশ্চিত করার জন্য।

10. তথ্যসূত্র

1. Demirel, I., & Gezici, S. (2021). Distance and Position Estimation in Visible Light Systems with RGB LEDs. arXiv preprint arXiv:2106.00396.
2. Kahn, J. M., & Barry, J. R. (1997). Wireless infrared communications. Proceedings of the IEEE, 85(2), 265-298.
3. Zhuang, Y., Hua, L., Qi, L., Yang, J., Cao, P., Cao, Y., ... & Thompson, J. (2018). A survey of positioning systems using visible LED lights. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 20(3), 1963-1988.
4. Visible Light Communication Consortium (VLCC). (2023). Research on Practical VLP Impairments. [Online]. Available: http://www.vlcc.net
5. Isola, P., Zhu, J. Y., Zhou, T., & Efros, A. A. (2017). Image-to-image translation with conditional adversarial networks. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1125-1134). (ডেটা-চালিত চ্যানেল অভিযোজন পদ্ধতির জন্য প্রাসঙ্গিক)।
6. PureLiFi. (2023). Li-Fi for Integrated Sensing and Communication. [White Paper].
7. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks–Part 15.7: Short-Range Wireless Optical Communication Using Visible Light. (2018). IEEE Std 802.15.7-2018.