1. ভূমিকা ও সংক্ষিপ্ত বিবরণ
এই গবেষণাপত্রটি যানবাহন ভিজিবল লাইট কমিউনিকেশন (ভিভিএলসি) সিস্টেমের একটি গুরুত্বপূর্ণ বাধা সমাধান করে: যানবাহনের হেডলাইটের মধ্যে লাইট এমিটিং ডায়োড (এলইডি) গুলোর মধ্যে উচ্চ স্থানিক কোরিলেশন, যা স্পেসিয়াল মাল্টিপ্লেক্সিংয়ের মাধ্যমে অর্জনযোগ্য ডেটা রেটকে মারাত্মকভাবে সীমিত করে। লেখকরা একটি নতুন, আন্তঃশাস্ত্রীয় সমাধান প্রস্তাব করেছেন যা মাল্টি-ইউজার সমর্থনের জন্য সিগন্যাল-টু-লিকেজ-প্লাস-নয়েজ রেশিও (এসএলএনআর)-ভিত্তিক প্রিকোডিং এবং সংশ্লেষিত গোল্ড ন্যানোপার্টিকেল (জিএনপি) এর সংমিশ্রণকে একত্রিত করে। জিএনপি গুলো চিরো-অপটিক্যাল বৈশিষ্ট্যের সুবিধা নিয়ে আপতিত আলোর অ্যাজিমুথ অ্যাঙ্গেলের ভিত্তিতে ডিফারেনশিয়াল লাইট শোষণ প্রদান করে, যার ফলে ঘনিষ্ঠ ব্যবধানে অবস্থিত এলইডি চ্যানেলগুলোকে কৃত্রিমভাবে ডিকোরিলেট করে। তদুপরি, সিস্টেমটিকে প্রতিটি এলইডির মধ্যে লাল, সবুজ এবং নীল (আরজিবি) আলোর উৎসের অনুপাত অপ্টিমাইজ করতে হবে যাতে আলোকসজ্জার জন্য সাদা আলো বজায় রাখা যায় এবং সাম এসএলএনআর সর্বাধিক করা যায়, কারণ জিএনপি গুলো তরঙ্গদৈর্ঘ্য-নির্ভর শোষণও ঘটায়। ফলস্বরূপ নন-কনভেক্স অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলো জেনারালাইজড রেলি কোশেন্ট এবং সাকসেসিভ কনভেক্স অ্যাপ্রক্সিমেশন (এসসিএ) ব্যবহার করে সমাধান করা হয়েছে।
2. মূল অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষকের দৃষ্টিভঙ্গি
মূল অন্তর্দৃষ্টি: গবেষণাপত্রটির প্রতিভা হলো একটি মৌলিক যোগাযোগ সমস্যার উপাদান-স্তরের হ্যাকিং-এ নিহিত। অত্যন্ত কোরিলেটেড ভিভিএলসি চ্যানেলগুলোর সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য শুধুমাত্র অ্যালগরিদম টিউন করার পরিবর্তে—যা একটি সুপরিচিত সমস্যা—লেখকরা গোল্ড ন্যানোপার্টিকেল ব্যবহার করে একটি ফিজিক্যাল-লেয়ার পরিবর্তন চালু করেছেন। এটি শুধু আরেকটি এমআইএমও প্রিকোডিং গবেষণাপত্র নয়; এটি একটি প্রদর্শন যে কীভাবে চ্যানেল বৈশিষ্ট্যগুলো পুনর্গঠনের জন্য ন্যানোটেকনোলজিকে সহযোগী করা যেতে পারে, যা প্যাসিভ অপটিক্যাল সিস্টেমে পূর্বে অনুপলব্ধ নিয়ন্ত্রণের একটি মাত্রা প্রদান করে।
যুক্তিগত প্রবাহ: যুক্তিটি আকর্ষণীয়: ১) ভবিষ্যতের আইটিএস-এর জন্য ভিভিএলসি-এর উচ্চ ডেটা রেট প্রয়োজন, ২) স্পেসিয়াল মাল্টিপ্লেক্সিং অন্তর্নিহিত এলইডি কোরিলেশন দ্বারা অবরুদ্ধ, ৩) এই কোরিলেশন কমাতে জিএনপি গুলো আলোর পোলারাইজেশন/শোষণ নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, ৪) ইন্টারফেরেন্স পরিচালনার জন্য একটি মাল্টি-ইউজার প্রিকোডার (এসএলএনআর) প্রয়োজন, ৫) আলোকসজ্জার গুণমান সংরক্ষণের জন্য জিএনপি-এর কালার-ফিল্টারিং প্রভাব আরজিবি অনুপাত অপ্টিমাইজেশনকে অপরিহার্য করে তোলে। উপাদান বিজ্ঞান থেকে যোগাযোগ তত্ত্বে এবং তারপর ব্যবহারিক অপ্টিমাইজেশনে প্রবাহটি নিরবচ্ছিন্ন।
শক্তি ও ত্রুটি: প্রাথমিক শক্তি হলো উদ্ভাবনী, আন্তঃক্ষেত্রীয় সমাধান। যোগাযোগের জন্য ন্যানোম্যাটেরিয়ালের চিরো-অপটিক্যাল বৈশিষ্ট্যের সুবিধা নেওয়া একটি নতুন এবং প্রতিশ্রুতিশীল দিক, যা স্মরণ করিয়ে দেয় কীভাবে মেটাম্যাটেরিয়ালগুলো আরএফ-তে বিপ্লব ঘটিয়েছিল। ব্রডকাস্ট ভি-টু-ভি পরিস্থিতিতে মাল্টি-ইউজার ইন্টারফেরেন্স পরিচালনার জন্য এসএলএনআর প্রিকোডিং ব্যবহার উপযুক্ত। যাইহোক, বিশ্লেষণটি উল্লেখযোগ্য ব্যবহারিক বাধাগুলো উপেক্ষা করে: বাণিজ্যিক অটোমোটিভ-গ্রেড এলইডিতে জিএনপি সংহত করার দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীলতা এবং খরচ, চরম পরিবেশগত অবস্থার (তাপ, কম্পন) ন্যানোপার্টিকেল কর্মক্ষমতার উপর প্রভাব, এবং অত্যন্ত গতিশীল যানবাহন চ্যানেলের জন্য যৌথ প্রিকোডার/আরজিবি অপ্টিমাইজেশনের রিয়েল-টাইম গণনামূলক জটিলতা। পারফেক্ট চ্যানেল স্টেট ইনফরমেশন (সিএসআই) এর ধারণাটিও একটি ক্লাসিক সরলীকরণ যা দ্রুত চলমান ভি-টু-ভি পরিস্থিতিতে ধরে নাও থাকতে পারে।
কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: গবেষকদের জন্য, এই গবেষণাপত্রটি একটি নতুন পথ খুলে দেয়: "স্মার্ট চ্যানেলের জন্য স্মার্ট উপাদান।" ফোকাসটি টিউনযোগ্য অপটিক্যাল বৈশিষ্ট্যসহ অন্যান্য ন্যানোম্যাটেরিয়াল (যেমন, কোয়ান্টাম ডট, গ্রাফিনের মতো ২ডি উপাদান) এর দিকে স্থানান্তরিত হওয়া উচিত। শিল্পের জন্য, একটি পর্যায়ক্রমিক পদ্ধতির সুপারিশ করা হয়: ১) প্রথমে, একটি বেসলাইন স্থাপনের জন্য জিএনপি ছাড়া সফটওয়্যার-ডিফাইন্ড ভিভিএলসি প্রোটোটাইপে এসএলএনআর প্রিকোডিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন ও ফিল্ড-টেস্ট করুন। ২) শক্তিশালী, কম খরচের জিএনপি কোটিং বা ডোপড এলইডি ফসফর তৈরি করতে উপাদান বিজ্ঞানীদের সাথে সহযোগিতা করুন। ৩) হাইব্রিড আরএফ-ভিএলসি সিস্টেম অন্বেষণ করুন যেখানে ভিএলসি উচ্চ-ব্যান্ডউইথ, স্বল্প-পরিসরের লিঙ্ক পরিচালনা করে (এই ডিকোরিলেশন কৌশলটির সুবিধা নিয়ে) এবং আরএফ শক্তিশালী, দীর্ঘ-পরিসরের নিয়ন্ত্রণ চ্যানেল সরবরাহ করে, একটি স্থিতিস্থাপক যানবাহন নেটওয়ার্ক কাঠামো তৈরি করে।
3. প্রযুক্তিগত কাঠামো
3.1 সিস্টেম মডেল
সিস্টেমটি একটি মাল্টি-ইউজার ভিভিএলসি ডাউনলিংক পরিস্থিতি বিবেচনা করে যেখানে $N_t$ এলইডি (যেমন, একটি হেডলাইট অ্যারে) সমন্বিত একটি ট্রান্সমিটার যানবাহন $K$ রিসিভার যানবাহনের সাথে যোগাযোগ করে। $k$-তম ব্যবহারকারীর কাছে প্রাপ্ত সিগন্যাল দেওয়া হয়েছে:
$\mathbf{y}_k = \mathbf{H}_k \mathbf{x} + \mathbf{n}_k$
যেখানে $\mathbf{H}_k \in \mathbb{C}^{N_r \times N_t}$ হল ব্যবহারকারী $k$ এর জন্য এমআইএমও ভিএলসি চ্যানেল ম্যাট্রিক্স, $\mathbf{x}$ হল এলইডি অ্যারে থেকে প্রেরিত সিগন্যাল ভেক্টর, এবং $\mathbf{n}_k$ হল অ্যাডিটিভ নয়েজ যা শট নয়েজ দ্বারা প্রাধান্য পায়। $\mathbf{H}_k$ এর উচ্চ কোরিলেশন একটি হেডলাইট অ্যাসেম্বলির মধ্যে এলইডি গুলোর মধ্যে ন্যূনতম ব্যবধান থেকে উদ্ভূত হয়।
3.2 ডিকোরিলেশনের জন্য গোল্ড ন্যানোপার্টিকেল
গোল্ড ন্যানোপার্টিকেল (জিএনপি) গুলো চিরো-অপটিক্যাল কার্যকলাপ প্রদর্শন করে—আলোর সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়া সার্কুলার পোলারাইজেশন এবং আপতিত কোণের উপর নির্ভর করে। এলইডি গুলোর সাথে সংহত হলে, তারা ন্যানো-স্কেল ফিল্টার হিসেবে কাজ করে। সংলগ্ন এলইডি গুলো থেকে আলো, সামান্য ভিন্ন অ্যাজিমুথ কোণে পৌঁছে, ডিফারেনশিয়াল শোষণ এবং ফেজ শিফট অনুভব করে। এই প্রক্রিয়াটি কার্যকরভাবে প্রতিটি এলইডি থেকে চ্যানেল প্রতিক্রিয়াগুলোকে আরও স্বতন্ত্র করে তোলে, $\mathbf{H}_k$ এর কলামগুলোর মধ্যে কোরিলেশন সহগ $\rho$ কমিয়ে দেয়। জিএনপি-এর ট্রান্সফার ফাংশনকে একটি জটিল, কোণ-নির্ভর অ্যাটেনুয়েশন ম্যাট্রিক্স $\mathbf{\Gamma}(\theta)$ হিসাবে মডেল করা যেতে পারে যা প্রেরিত সিগন্যালে প্রয়োগ করা হয়।
3.3 এসএলএনআর-ভিত্তিক প্রিকোডিং ফর্মুলেশন
একাধিক ব্যবহারকারীকে একই সাথে সমর্থন করার জন্য, গবেষণাপত্রটি এসএলএনআর-ভিত্তিক প্রিকোডিং ব্যবহার করে। ব্যবহারকারী $k$ এর জন্য এসএলএনআরকে ব্যবহারকারী $k$ এ কাঙ্ক্ষিত সিগন্যাল পাওয়ারের সাথে অন্য সকল ব্যবহারকারীর জন্য সৃষ্ট ইন্টারফেরেন্স (লিকেজ) এবং নয়েজের যোগফলের অনুপাত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়:
$\text{SLNR}_k = \frac{\text{Tr}(\mathbf{W}_k^H \mathbf{H}_k^H \mathbf{H}_k \mathbf{W}_k)}{\text{Tr}(\mathbf{W}_k^H (\sum_{j \ne k} \mathbf{H}_j^H \mathbf{H}_j + \sigma_n^2 \mathbf{I}) \mathbf{W}_k)}$
যেখানে $\mathbf{W}_k$ হল ব্যবহারকারী $k$ এর জন্য প্রিকোডিং ম্যাট্রিক্স। লক্ষ্য হল $\{\mathbf{W}_k\}$ ডিজাইন করা যাতে সমস্ত ব্যবহারকারীর মধ্যে সাম এসএলএনআর সর্বাধিক করা যায়।
4. অপ্টিমাইজেশন ও অ্যালগরিদম
4.1 সমস্যা ফর্মুলেশন
মূল অপ্টিমাইজেশনটি একটি যৌথ সমস্যা: প্রিকোডিং ম্যাট্রিক্স $\{\mathbf{W}_k\}$ এবং আরজিবি ইনটেনসিটি অনুপাত $\mathbf{c} = [c_R, c_G, c_B]^T$ (সাদা আলোর জন্য $c_R+c_G+c_B=1$ সাপেক্ষে) খুঁজে বের করুন যা সাম এসএলএনআর সর্বাধিক করে। জিএনপি-এর তরঙ্গদৈর্ঘ্য-নির্ভর শোষণ কার্যকর চ্যানেল $\mathbf{H}_k$ কে $\mathbf{c}$ এর একটি ফাংশন করে তোলে, যার ফলে একটি যুগ্ম, নন-কনভেক্স সমস্যা দেখা দেয়:
$\max_{\{\mathbf{W}_k\}, \mathbf{c}} \sum_{k=1}^K \text{SLNR}_k(\{\mathbf{W}_k\}, \mathbf{c}) \quad \text{s.t.} \quad \mathbf{c} \succeq 0, \quad \mathbf{1}^T\mathbf{c}=1, \quad \text{and power constraints.}$
4.2 সাকসেসিভ কনভেক্স অ্যাপ্রক্সিমেশন (এসসিএ)
এটি সমাধান করার জন্য, লেখকরা এসসিএ ব্যবহার করেন। নন-কনভেক্স সাম-এসএলএনআর উদ্দেশ্যকে আরও সহজ কনভেক্স সাব-প্রবলেমের একটি সিরিজ দ্বারা আনুমানিক করা হয়। একটি নির্দিষ্ট $\mathbf{c}$ এর জন্য, সর্বোত্তম $\mathbf{W}_k$ এসএলএনআর মেট্রিকের সাথে সম্পর্কিত একটি জেনারালাইজড আইজেনভ্যালু সমস্যা থেকে উদ্ভূত হয়। একটি নির্দিষ্ট $\{\mathbf{W}_k\}$ এর জন্য, $\mathbf{c}$ এর সমস্যাটিকে বর্তমান বিন্দুর চারপাশে এর প্রথম-ক্রম টেলর সম্প্রসারণ (একটি কনভেক্স ফাংশন) দ্বারা আনুমানিক করা হয়, এবং তারপর পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরিমার্জিত করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি একটি স্থানীয়ভাবে সর্বোত্তম সমাধানে অভিসৃতি নিশ্চিত করে।
5. পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কার্যকারিতা
প্রধান কার্যকারিতা নির্দেশক (সিমুলেশন)
- সাম রেট লাভ: প্রস্তাবিত জিএনপি+এসএলএনআর সিস্টেমটি প্রচলিত ভিএলসি প্রিকোডিং (যেমন, জিরো-ফোর্সিং) এবং জিএনপি ডিকোরিলেশন ছাড়া কেসের তুলনায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি দেখায়।
- কোরিলেশন হ্রাস: জিএনপি সংহতকরণ আন্তঃ-এলইডি চ্যানেল কোরিলেশন সহগ আনুমানিক ৪০-৬০% কমিয়ে দেয়, আরও কার্যকর স্পেসিয়াল মাল্টিপ্লেক্সিং সক্ষম করে।
- সিক্রেসি রেট: একটি ইভসড্রপার সহ ওয়্যারট্যাপিং পরিস্থিতিতে, সিস্টেমটি লক্ষণীয়ভাবে উচ্চতর সিক্রেসি রেট প্রদর্শন করে, কারণ এসএলএনআর প্রিকোডার স্বভাবতই অনিচ্ছাকৃত রিসিভারগুলিতে সিগন্যাল লিকেজ ন্যূনতম করে।
5.1 সাম রেট উন্নতি
সিমুলেশন ফলাফল নির্দেশ করে যে প্রিকোডার এবং আরজিবি অনুপাতের যৌথ অপ্টিমাইজেশন একটি বেসলাইন সিস্টেমের তুলনায় সাম স্পেকট্রাল দক্ষতা আনুমানিক ২-৩ গুণ বৃদ্ধি করতে পারে যা নির্দিষ্ট সাদা আলো এবং সাধারণ প্রিকোডিং ব্যবহার করে, বিশেষ করে মাঝারি থেকে উচ্চ এসএনআর শাসনে। লাভটি সবচেয়ে স্পষ্ট হয় যখন ব্যবহারকারীর সংখ্যা $K$ ট্রান্সমিট এলইডি $N_t$ এর কাছাকাছি হয়।
5.2 ওয়্যারট্যাপিং-এ সিক্রেসি রেট
গবেষণাপত্রটি ফিজিক্যাল লেয়ার নিরাপত্তা মূল্যায়ন করে। এসএলএনআর সর্বাধিক করে—যা স্পষ্টভাবে অন্যান্য ব্যবহারকারীর কাছে লিক হওয়া সিগন্যাল পাওয়ারকে শাস্তি দেয়—প্রস্তাবিত স্কিমটি স্বভাবতই প্যাসিভ ইভসড্রপারদের বিরুদ্ধে নিরাপত্তা বাড়ায়। ফলাফলগুলি বৈধ ব্যবহারকারীর অর্জনযোগ্য রেট এবং ইভসড্রপারের চ্যানেল ক্ষমতার মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য ব্যবধান দেখায়, যা নিরাপত্তা সুবিধা নিশ্চিত করে।
6. বিশ্লেষণ কাঠামো ও উদাহরণ কেস
আন্তঃক্ষেত্রীয় ভিএলসি সমাধান মূল্যায়নের কাঠামো:
- চ্যানেল ডিকোরিলেশন কার্যকারিতা: ন্যানোম্যাটেরিয়াল/ফিজিক্যাল পরিবর্তন প্রয়োগ করার আগে এবং পরে স্থানিক কোরিলেশনে হ্রাস পরিমাপ করুন (যেমন, $\mathbf{H}^H\mathbf{H}$ এর আইজেনভ্যালু স্প্রেডের মাধ্যমে)।
- অ্যালগরিদমিক-গণনামূলক ট্রেড-অফ: অর্জিত সাম-রেট লাভের বিপরীতে অভিসৃতি গতি এবং গণনামূলক জটিলতা (যেমন, এসসিএ-এর প্রতি পুনরাবৃত্তিতে এফএলওপিএস) বিশ্লেষণ করুন। লাভটি কি রিয়েল-টাইম প্রসেসিং ওভারহেডের মূল্যবান?
- আলোকসজ্জা-গুণমান সীমাবদ্ধতা সম্মতি: যাচাই করুন যে অপ্টিমাইজড আরজিবি অনুপাত $\mathbf{c}$ সর্বদা অটোমোটিভ মানদণ্ডের জন্য গ্রহণযোগ্য কালার রেন্ডারিং ইনডেক্স (সিআরআই) এবং কোরিলেটেড কালার টেম্পারেচার (সিসিটি) সীমার মধ্যে আলো উৎপন্ন করে।
- স্থিতিশীলতা বিশ্লেষণ: অপূর্ণ সিএসআই, যানবাহন গতিশীলতা (ডপলার প্রভাব), এবং বিভিন্ন পরিবেশগত অবস্থার (কুয়াশা, বৃষ্টি) অধীনে কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করুন।
উদাহরণ কেস (কল্পনাপ্রসূত): ২টি গ্রহণকারী যানবাহনের সাথে যোগাযোগকারী একটি ৪-এলইডি হেডলাইট অ্যারে বিবেচনা করুন। জিএনপি ছাড়া, চ্যানেল ম্যাট্রিক্স $\mathbf{H}_1$ এবং $\mathbf{H}_2$ প্রায় র্যাঙ্ক-ডেফিসিয়েন্ট। জিএনপি-এর কোণ-নির্ভর অ্যাটেনুয়েশনের একটি মডেল অন্তর্ভুক্ত করে এসসিএ-ভিত্তিক যৌথ অপ্টিমাইজার, [০.৩৫, ০.৪৫, ০.২০] এর একটি আরজিবি মিশ্রণ এবং সংশ্লিষ্ট প্রিকোডার খুঁজে পায়। এই সেটআপটি আন্তঃ-এলইডি কোরিলেশন ০.৯ থেকে ০.৪ এ কমিয়ে দেয়, যা এসএলএনআর প্রিকোডারকে কার্যকরভাবে দুটি সমান্তরাল ডেটা স্ট্রিম তৈরি করতে দেয়, সাম রেট দ্বিগুণ করার সময় ৬০০০কে সাদা আলো বজায় রাখে।
7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা
- উন্নত ন্যানোম্যাটেরিয়াল: গতিশীল চ্যানেল অভিযোজনের জন্য শক্তিশালী বা টিউনযোগ্য চিরো-অপটিক্যাল প্রতিক্রিয়াসহ অন্যান্য প্লাজমোনিক ন্যানোপার্টিকেল (সিলভার, অ্যালুমিনিয়াম) বা কোয়ান্টাম ডট নিয়ে গবেষণা।
- অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং: উচ্চ-গতিশীলতা পরিস্থিতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ, প্রায় তাৎক্ষণিক যৌথ প্রিকোডার এবং আরজিবি অনুপাত ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক এসসিএকে একটি প্রশিক্ষিত ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রতিস্থাপন করুন।
- ইন্টিগ্রেটেড সেন্সিং অ্যান্ড কমিউনিকেশন (আইএসএসি): বিভিন্ন অবস্থার অধীনে জিএনপি-এর অনন্য শোষণ স্বাক্ষরগুলির সুবিধা নিয়ে একই সাথে পরিবেশগত সেন্সিং (যেমন, কুয়াশার ঘনত্ব শনাক্ত করা) এবং অভিযোজিত যোগাযোগের জন্য।
- মানকীকরণ ও প্রোটোটাইপিং: "যোগাযোগ-গ্রেড" এলইডি উপাদানের জন্য শিল্প মান তৈরি করুন এবং বাস্তব-বিশ্ব ভি-টু-ভি এবং যানবাহন-থেকে-অবকাঠামো (ভি-টু-আই) পরীক্ষার জন্য হার্ডওয়্যার প্রোটোটাইপের দিকে অগ্রসর হন।
- হাইব্রিড লাইফাই/আরএফ যানবাহন নেটওয়ার্ক: ডেটা-ভারী অ্যাপ্লিকেশনের জন্য (এইচডি মানচিত্র আপডেট, সেন্সর শেয়ারিং) প্রস্তাবিত উচ্চ-ব্যান্ডউইথ ভিভিএলসি লিঙ্ক ব্যবহার করুন পাশাপাশি নিয়ন্ত্রণ এবং ফলব্যাকের জন্য সাব-৬ গিগাহার্টজ বা এমএমওয়েভ আরএফ, একটি শক্তিশালী মাল্টি-মোডাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে।
8. তথ্যসূত্র
- G. Han et al., "Multi-User SLNR-Based Precoding With Gold Nanoparticles in Vehicular VLC Systems," in IEEE Transactions on Vehicular Technology (or similar), 2023.
- A. Jovicic, J. Li, and T. Richardson, "Visible light communication: opportunities, challenges and the path to market," IEEE Communications Magazine, vol. 51, no. 12, pp. 26-32, 2013.
- M. Z. Chowdhury, M. T. Hossan, A. Islam, and Y. M. Jang, "A Comparative Survey of Optical Wireless Technologies: Architectures and Applications," IEEE Access, vol. 6, pp. 9819-9840, 2018.
- H. Elgala, R. Mesleh, and H. Haas, "Indoor optical wireless communication: potential and state-of-the-art," IEEE Communications Magazine, vol. 49, no. 9, pp. 56-62, 2011.
- S. Wu, H. Wang, and C. H. Youn, "Visible light communications for 5G wireless networking systems: from fixed to mobile communications," IEEE Network, vol. 28, no. 6, pp. 41-45, 2014.
- P. H. Pathak, X. Feng, P. Hu, and P. Mohapatra, "Visible light communication, networking, and sensing: a survey, potential and challenges," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 17, no. 4, pp. 2047-2077, 2015.
- K. Lee, H. Park, and J. R. Barry, "Indoor channel characteristics for visible light communications," IEEE Communications Letters, vol. 15, no. 2, pp. 217-219, 2011.
- National Institute of Standards and Technology (NIST), "Advanced Communications and Networking," [Online]. Available: https://www.nist.gov/communications-technology.
- M. S. Rahman, "Nanophotonics and its Application in Communications," in Handbook of Nanophotonics, Springer, 2020.