综述：紫外非视距散射通信的基础、关键技术与组网

《Photonics》：Fundamentals, Key Technologies and Networking of Ultraviolet Non-Line-of-Sight Scattering Communication: A Review

　　

传统的无线通信信号在复杂地理环境或恶劣天气条件下经常易受物理障碍和背景噪声的影响，阻碍了稳定可靠的数据传输。紫外通信（UVC）提供了一种引人注目的解决方案；其独特的散射机制和低背景噪声特性便于在非视距（NLOS）条件下实现鲁棒通信。目前，尚相对缺乏涵盖UVC基础理论、物理器件、信道模型和组网技术的全面综述。研究人员综合了当前全球研究现状，系统概述了UVC的背景、优势和应用场景。它审查了光源和探测器的硬件特性，评估了NLOS散射信道模型，分析了关键信号处理技术，包括调制/解调、编码/解码和多输入多输出（MIMO）技术。此外，研究人员深入分析了多用户组网协议和三维拓扑控制机制。最后，它识别了当前的技术挑战并概述了未来发展的有前景方向。

1. Introduction
引言指出，在信息时代，传统射频（RF）通信受电磁干扰（EMI）、频谱稀缺和许可限制；可见光通信（VLC）依赖视距（LOS）链路并易受环境光干扰；红外（IR）通信在室外受太阳干扰严重。紫外通信（UVC）利用深紫外（UV-C）波段的太阳盲区特性（200–280 nm），通过大气散射实现非视距（NLOS）通信，具备低背景噪声、高信号噪声比（SNR）、低截获概率（LPI）和低检测概率（LPD）的优势。应用场景包括智能工厂、无人机（UAV）编队、智能交通系统（ITS）和国防战术通信。同时需遵守国际辐射防护委员会（ICNIRP）和国际电工委员会（IEC）的安全限制，通过自适应功率控制和超灵敏光电探测器平衡传输功率与安全。

2. Current Research Status of Ultraviolet Communication
2.1 International Research Status
该部分回顾了国际研究进展：自1940年美国启动基础理论研究，1968年麻省理工学院（MIT）用氙闪灯和光电倍增管（PMT）在26 km链路上验证了紫外散射通信可行性。1986年Geller等实现0.75 km NLOS链路，速率为2400 bps，误比特率（BER）为10^-5。21世纪初，GTE公司用汞灯和PMT实现1–2 km NLOS和5–10 km LOS链路。美国国防高级研究计划局（DARPA）启动SUVOS和DUVAP项目推动半导体器件。2005年MIT用274 nm紫外LED（UV LED）阵列和通道光电倍增管（CPM）实现45 mW输出和200 bps/100 m链路。2007年BAE Systems发布手持式UV LED原型机。2010年Chen和Xu测量了NLOS UVC信道脉冲响应（CIR），发现脉冲宽度随仰角、视场角（FOV）和距离线性增加，带宽从50 MHz降至0.9 MHz。2020年阿卜杜拉国王科技大学用377 nm紫外激光在浑浊水下信道实现85 Mbit/s，完全失准时仍有72 Mbit/s。2022年捷克理工大学提出集成紫外通信与定位的无人机系统。2023年Kirste等展示基于AlGaN的265 nm UV LED（>100 mW）和雪崩光电二极管（APD）（量子效率70–80%，增益约10⁵），支持2–5 km NLOS链路。2025年罗马大学仿真表明水下360 nm紫外光信号-干扰-噪声比（SINR）比VLC高4–15 dB。信道建模方面，2012年Kashani分析串行和并行中继自由空间光（FSO）系统中断概率；2017年Uysal团队推导多跳NLOS UVC的湍流衰落概率密度函数（PDF）和中断概率，发现单中继可获7.4 dB增益。

2.2 Research Status in China
国内研究起步较晚，主要机构包括北京理工大学、国防科技大学、重庆大学、西安理工大学、北京邮电大学、南京邮电大学、中国科学技术大学及中国科学院半导体研究所。早期北京理工大学用低压汞灯和PMT实现1330 m NLOS链路。2012年郭等用紫外激光和现场可编程门阵列（FPGA）实现4-脉冲位置调制（4-PPM），速率40 kbps，BER<10^-4。2015年黄等用UV LED阵列和PMT建立全向UVC测试床，115.2 kbps/100 m，BER优于10^-5。国防科技大学贾等采用频率加载技术和半桥串联谐振电路实现光激励与信息调制一体化，波特率提升至9600 Baud；后续用低压碘灯实现48 kbps短距离通信。重庆大学兰等用8 W石英紫外杀菌灯实现1200 bps/50 m；肖沙里团队用UV LED实现10 m通信，FPGA解调实现9.6 kbps（编码）和115 kbps（未编码）。西安理工大学赵太飞等用太阳盲UV LED和OOK调制系统，验证了中继可扩展通信距离。2017年中国科学技术大学王等用266 nm固体激光器（200 mW）实现500 m/400 kbps，帧错误率（FER）<10^-5。2023年南京邮电大学齐等开发全双工深紫外（DUV）通信系统，275 nm LED阵列，10 Mbps/7 m，覆盖面积46 m²，丢包率（PLR）1.28%。2025年齐等设计移动全双工DUV系统，集成视觉跟踪，实现无人机与地面车12 m/10 Mbps实时视频通信。同年中国科学技术大学王等用宽FOV LED阵列（370 nm）和PMT，在1131 m以OOK和FEC编码实现1.25 Mbps，零误码。中科院半导体所赵英凯等提出4级频移键控（4FSK）和光子计数算法，NLOS下5 kbps/65 m，BER 7.52×10^-4；焦玉等优化OOK占空比以抑制LED拖尾效应，在500–700 m/150–300 kbps下找到最优占空比。信道建模方面，北京邮电大学韩等用双PMT分集接收，等增益合并（EGC）使通信距离从70 m扩展至160 m，增益约2.5 dB；2013年提出基于蒙特卡罗（MC）的多重散射模型。西安工程大学宋鹏等建立移动NLOS单次散射信道模型，分析相对速度对脉冲响应的影响。组网方面，2024年赵提出UVC辅助的无人机编队围捕算法，在多目标捕获中降低平均能耗12.73%和迭代次数27.49%。紫外定位（UVP）和集成紫外通信与定位（IUCaP）方面，袁提出基于双光子计数接收机的NLOS定位方法，距离误差<2 m，方位角误差<2°；后续升级为线性阵列消除多解问题。

3. Ultraviolet Light Sources and Detectors
3.1 Light Source
UVC光源包括传统氙闪灯、低压汞灯和紫外激光器，但体积大、效率低、带宽窄。半导体UV LED（紫外发光二极管）具有小型化、低成本、高带宽优势。调制带宽方面，UV LED可达MHz级，汞灯仅Hz–kHz，激光器kHz–MHz。寿命上LED最长（20,000–50,000 h），汞灯约8,000–12,000 h。电光转换效率上UV LED在275–285 nm约10–15%，汞灯30–40%，激光器0.2–5%。光输出功率（LOP）和带宽是关键参数：单颗15 mW 285 nm micro-LED在10 m可达6.5 Gbps，116 m仍保持1 Gbps；提高-3 dB带宽从150 MHz至600 MHz可提升速率从1 Gbps至4.6 Gbps。参考[59]用280 nm LED结合Tomlinson-Harashima预编码（THP）和4级脉冲幅度调制（PAM-4）在1.5 m LOS链路实现1.6 Gbps无误码，太阳光下仍达1.66 Gbps。

3.2 Detector
探测器方面，PMT（光电倍增管）具有超高灵敏度、低暗电流、高增益和大探测面积，但体积大、脆弱、昂贵，带宽约50 MHz。固态探测器如SiC PIN、Si APD和AlGaN APD逐渐替代PMT。SiC PIN在200–400 nm具有高响应度和超低暗电流；Si APD带宽>400 MHz，增益高；AlGaN APD利用可调带隙实现太阳盲，无需额外滤光片，Shao等实现增益1.2×10⁴，峰值响应度0.15 A/W @280 nm。新兴材料包括Ga₂O₃、ZnO-Ga₂O₃异质结构和MgZnO。Ga₂O₃带隙4.9 eV，Hu等制备的Au-Ga₂O₃-Au探测器峰值响应在255 nm；ZnO-Ga₂O₃核壳APD响应度1.3×10³ A/W，探测率9.91×10¹⁴ cm·Hz^1/2/W，响应时间20 μs。MgZnO通过调节Mg含量调谐带隙，MSM结构在276 nm响应度达10⁴ A/W。性能分析中，暗电流噪声、散粒噪声和热噪声共同决定SNR和最小可探测光功率。PIN无内增益需低噪声放大器（LNA）；APD通过雪崩倍增抑制热噪声但引入过量噪声因子；PMT具超高增益且过量噪声因子接近1，但受限于暗电流和高电压需求。新兴宽禁带材料Ga₂O₃和MgZnO在太阳盲探测领域显示优势，但工艺仍在初期。

4. Ultraviolet Non-Line-of-Sight Scattering Channel Models
4.1 Factors Influencing Channel Modeling
大气影响包括吸收和散射。臭氧吸收是UV-C波段太阳盲窗口的主因；吸收遵循比尔-朗伯定律（Beer-Lambert Law）。散射分为瑞利散射（Rayleigh scattering）和米氏散射（Mie scattering）。瑞利散射由远小于波长的气体分子引起，相位函数对称，散射最强在前后方向；米氏散射由与波长相当或更大的气溶胶引起，具有强前向散射特性，常采用Henyey-Greenstein（H-G）模型近似。实际大气为混合介质，需使用复合相位函数，以瑞利和米氏散射系数加权求和。大气湍流引起折射率随机波动，导致强度闪烁。弱湍流下用Rytov解，对数幅度方差²_χ表达式针对平面波和球面波不同。短距离弱湍流中，增强的湍流反而可能降低BER，因散射能力增强使更多信号被接收。

4.2 Analytical Channel Models
解析模型将NLOS散射闭合为积分表达式，常见单次、双次、三次散射。单次散射模型在笛卡尔坐标下，接收光功率由公共体积内所有微分体积元的散射求和得到。椭球坐标下单次散射模型将收发置于椭圆焦点，简化脉冲响应计算。文献[86]提出基于球坐标的非共面单次散射模型，与MC结果高度一致。考虑障碍物反射的扩散LOS模型可减少约93%计算时间。

4.3 Probabilistic Channel Models: Monte Carlo Method
蒙特卡罗（MC）模拟通过追踪大量光子构建概率模型，计算路径损耗和脉冲响应。光子发射方向、散射后方向由相位函数确定，每次散射后判断是否在接收FOV内，并更新生存概率。仿真表明路径损耗随通信距离单调增加，增大发散角和FOV可降低路径损耗。

5. Ultraviolet Signal Processing Technology
5.1 Modulation and Coding Technologies
调制技术决定数据速率和带宽。OOK（开关键控）简单但需阈值；PPM（脉冲位置调制）无阈值抗干扰强，包括LPPM、MPPM、DPPM；DPIM（数字脉冲间隔调制）利用相邻脉冲间空时隙。对比平均归一化发射功率，OOK恒为1.0，PPM、DPPM、DPIM随调制阶数M增加而降低，M=6时PPM最低。文献[92]分析串行多跳网络节点隔离概率，PPM比OOK需更少节点。文献[93]表明PPM在湍流下BER优于OOK。OFDM结合QAM可提升速率，如294 nm UVB LED在8 QAM下71 Mbit/s。四种调制方案比较：BER性能PPM最优，OFDM和FSK中等，OOK最差；实现复杂度OOK最低，PPM和FSK中等，OFDM最高；频谱效率OFDM最高，OOK次之，FSK较低，PPM最低。信道编码方面，RS码抗突发错误，LDPC码在单光子级别低SNR下仍有编码增益，Polar码在极低SNR下优于LDPC但工程成熟度低。实验表明LDPC(960,480)相比无编码延长通信距离约78%，RS(18,10)约32%。2×2 MIMO结合4-PPM在NLOS下显著提升信道容量和分集增益。

5.2 MIMO Technology
MIMO（多输入多输出）通过空间分集（同一信息多天线发送）降低BER，或通过空间复用（不同数据流并行传输）提高速率。在UV NLOS信道中，天线间距小、波束窄、FOV小或仰角大时子信道相关性强，导致分集增益下降。增大天线间距和优化光学参数可缓解相关性。文献[100]显示双/三接收机SNR增益比多发射机方案高（4 dB和5.5 dB）。文献[101]用双支路开关合并（SSC）在Gamma-Gamma湍流下提升约7 dB。实验[37]验证了等增益合并（EGC）分集接收的可行性。

5.3 Equalization Technology
均衡技术突破UV LED带宽瓶颈和散射信道色散。文献[60]对276.8 nm DUV micro-LED采用频域单抽头预均衡，将可用带宽从340 MHz扩展至500 MHz，速率提升47%（2 Gbps@0.5 m）。深度学习方面，文献[103]提出基于LSTM-DNN的端到端盲均衡，在SNR 0–20 dB下BER平均降低67.8%，均方误差（MSE）降低70.8%。

6. Networking Technologies
6.1 Multi-User Channel Modeling
多用户建模分四阶段：三维几何建模、链路路径损耗建模、多用户干扰（MUI）定量建模、性能边界建模。假设OOK和光子计数PMT，MUI平均光子数由各干扰节点功率和路径损耗计算，最优判决阈值和系统BER由此导出。MUI成为核心挑战，扩展到空间碰撞域，接收机演进为空分多址（SDMA）和多用户检测（MUD）。

6.2 Ultraviolet Neighbour Discovery and Link Establishment Mechanisms
邻居发现是自组网第一步。方向性收发易导致束不对准，造成延迟。Wang提出基于领导者的发现协议，通过领导者表平衡次数，减少发现时间90%以上。Zhao基于球形UV LED节点模型，提出随机概率握手和令牌衍生随机退避算法，平衡冲突和发现效率。Wang提出UVCN–NDA方法，动态调整比特发送时间建立邻居表并选最短路径转发，在16节点下发现概率为1，冲突概率为0，功耗降低约86.2%，吞吐量提升约52%。五种邻居发现算法比较显示令牌衍生和比特共享技术显著降低冲突。

6.3 Multiple Access and Media Access Control (MAC) Protocols
CSMA-based UVOC-MAC协议针对NLOS全双工多速率，利用空间复用降低冲突概率50%，吞吐量提升4倍，全双工模式下吞吐量提升377.26%。UVLLC-MAC协议基于功率叠加逻辑实现无损竞争，峰值归一化吞吐量比时隙ALOHA提高77.8%，但低优先级节点延迟大、公平性差。Ren结合波束追踪优化定向UVC多址，CSMA-C因无RTS/CTS控制帧在高传输需求下吞吐量增长最快。Li基于垂直收发模型，用加权算法选择中心节点并分段时隙复用，减少排队延迟4 ms，链路利用率提升2.7%，吞吐量提升1.8 kbps。Pan设计基于TDMA的多节点协议，户外测试吞吐量达800 kbps（基信号率2 Mbps），受保护间隔影响。Li提出UVCN-TDMA协议，通过动态时隙分配提高吞吐量、降低延迟和丢包率。Wang基于无损竞争和比特同步中继，提出空分复用（SDM）-MAC协议，通过动态子网划分实现并行传输，在吞吐量、延迟和控制开销方面表现最优。不同MAC协议性能对比：传统CSMA/CA吞吐量先升后降，TDMA平衡但灵活性差，无损竞争协议（改进TDM、UVLLC-MAC）低延迟高吞吐量，SDM-MAC在全负载范围最优。场景适配：低到中移动小规模用改进TDM或UVLLC-MAC；高移动大规模用SDM-MAC；保密短程可结合多通道加密调度。

6.4 Three-Dimensional Topology Control and Dynamic Mobile Architecture
从二维传感器网络向三维UAV网络过渡。Zhao评估功率、仰角、速率对三维UAV网络（UVNNS）覆盖、连通性和生存性的影响，在200×200×200 m³区域内，UVNNS覆盖平均提升5.01%，部署成本降低3.11%。Song设计集成捕获、指向和跟踪（APT）的移动节点，蒙特卡罗仿真揭示旋转速度与捕获时间关系，户外NLOS实验在50 mW、偏转角6°、BER 10^-5下码率达1.64×10⁶ Baud。节点移动速度增加时，采用APT跟踪的方向性节点连通概率最高，三维全向LED阵列次之，传统二维/单向节点最低。Ren采用从节点单向跟踪主节点的模型，方向性协议减少干扰范围并增强链路增益。

7. Challenges and Future Trends
7.1 Key Challenges
硬件限制：UV LED光电转换效率低、发光功率有限，探测器灵敏度需提升。信道建模复杂：极端天气和湍流下计算效率和精度平衡困难。信号处理约束：NLOS信道高路径损耗和多径延迟扩展，传统调制编码效率不足。组网协调：多址技术（TDMA、SDMA等）仍处探索阶段，缺乏成熟协议架构，对高动态节点支持不足，密集网络中干扰抑制挑战大。

7.2 Future Outlook
UVC将扩展到极端环境应急通信、飞行器平台间安全通信和高精度辅助着陆等场景。异构融合（UV/RF/VLC）构建“空天地海一体化”系统。深度学习（AI）用于自适应均衡和智能拓扑优化，增强自感知自愈合能力，在未来万物互联专用通信中发挥战略作用。