京瓷开发世界最快级别的水下高速通信设备

京瓷正在开发可在水下实现世界最高水平的1Gbit/s的通信设备。计划2028年之前将可在海面下向100米远处传输数据的技术推向实用化。如具备这一技术，则可根据水下无人机拍摄的影像，轻松检查海上风力发电设备。预计水下通信市场规模7年后将达到3万亿日元。物联网“IoT”正在向水下拓展。

京瓷正在开发可以取代电波、采用蓝色激光的通信设备。用于智能手机的陆上电波在水下只能传播约1厘米。京瓷使用的是可在水下传播100米以上的可见光，目标是使通信速度达到高速通信标准“5G”的十分之一左右的水平。

京瓷通过2021年收购美国初创企业，获得了比发光二极管（LED）的输出功率高约100倍的激光技术。计划把该集团开发的5G等通信相关技术与高功率蓝色激光技术结合在一起，在水下实现高速通信。

目前，水下通信主要使用由欧洲的初创企业等开发的速度为几十Mbit/s的设备。与2000年代普及的使用电话线路的通信标准“ADSL”相近，难以实施高清晰“4K”影像等大容量数据传输。京瓷认为，如果到2028年能够实现1Gbit/s的速度，将达到世界最高水平。

岛津制作所也计划在2030年之前开发出可在水下将数据传输到200米远处的设备。岛津2022年推出了能以10Gbit/s的速度向80米远处收发数据的设备。将把这一传输距离提高到现在的近3倍，并提供给检查海上风力发电设备以及开发稀土等海洋资源开发的企业和组织。

岛津制作所2023年11月在长崎市新设了研究基地，将在此与精通海洋技术的长崎县等的产学合作组织共同开发。连同用于检查海底管道的传感器等业务，争取到2030年度实现20亿日元以上的销售额。

水下无人机正以欧美为中心得到越来越广泛的使用。现在的水下无人机连接线缆进行操控，数据传输也多为依靠线缆的有线通信方式，而有线通信面临的课题是在水深超过几十米的海中及障碍物多的海域难以使用。

日本海洋研究开发机构的高级研究员吉田弘指出：“对今后越来越多的浮体式海上风力发电而言，无线式水下无人机更适合设备的维护检查”。浮体式海上风力发电多建在距离海岸几十公里的近海。

由于全球性人手短缺，很难由潜水员等进行有人检查，对无线化无人机的期待越来越高。

关于水下通信，激光以外的技术也在推进开发。松下控股（HD）将开发在浑浊的海中也可以实施通信的设备。将以1Mbit/s以上的通信速度为目标，最早在2028年度将向4米外传输影像的技术实现实用化。预计将满足在恶劣天气下不能使用激光时的替代需求等。

NEC计划于2024年度商用化利用声波长距离通信的设备。将利用现有的潜水艇声呐技术，将来实现10公里以上的长距离通信。通信速度为几十Kbit/s，比其他企业开发的设备要慢，但可以操控无人机及收发图像数据。2027年度将实现100亿日元规模的销售额。

日本海洋研究开发机构的吉田预测：“水下无线通信将结合光、声音及电波3种方式推进实用化”。据印度调查公司Astute Analytica介绍，水下无线通信的世界市场2031年将扩大到196亿美元，达到2022年的3倍。

水下通信在通信行业内被称为“无线通信最后的未开发地”（京瓷）。不过，包括水下无人机开发在内，日本与美国和中国相比，“基础研究多，但在产品开发上落后”（吉田）。为了在水下的主导权争夺中胜出，需要将不输给国外的尖端技术推向实用化。

日本经济新闻（中文版：日经中文网）新田荣作、安藤健太 版权声明：日本经济新闻社版权所有，未经授权不得转载或部分复制，违者必究。

日经中文网 https://cn.nikkei.com

基于蓝绿光LED的水下可见光通信技术研究进展

随着无线通信技术的高速发展，5G时代离我们越来越近，研究者对高速无线通信技术的关注度越来越高．可见光通信VLC作为一种新型高速通信方式，激活了带宽达到400THz的空白频谱资源，为光通信与无线通信网络的兼容问题提供了解决方案，因此在国内外通信领域引起了高度关注．可见光通信技术具备许多独特的优势，如安全性好、无电磁污染、保密性高、频谱无需授权等。

由于传统的无线通信方式很难在水下实现有效通信，可见光通信在水下通信方面的应用成为了全球研究的热点．现有的水下无线通信方式主要分为３种：水声通信，射频通信和光通信．水声通信可实现数十公里的远距离传输，但由于其可用带宽被限制在20ｋＨｚ的低频范围内，其传输速率被限制在几十ｋｂ/ｓ左右．射频通信可实现速率达到百ｋｂ／ｓ的水下通信，但由于其在水下传输时存在趋肤效应，传输距离受到限制，仅适合应用于浅水的近距离通信。

由此可见，水声通信与射频通信无法同时满足高速率、长距离传输的需求．而在光通信中，由于蓝绿光的波长位于水的透射窗口，水对蓝绿光的吸收系数小，使得蓝绿光通信可在水下传输相对较远的距离，且可获得较高的传输速率．当前水下可见光通信UVLC主要分为激光通信和基于蓝绿光led的可见光通信．激光通信功率大，可在水下传输较远的距离，但存在相干闪烁的问题，且实现通信需要精准对准，为实际操作、应用造成困难．基于蓝绿光led的水下可见光通信使用非相干光，集聚照明与通信功能为一体，且无需严格对准，为“动中通”的实现提供方案．因此，基于蓝绿光led的水下可见光通信将是未来高速水下通信网络的核心技术之一。

针对海水中复杂的生态环境，以及可见光器件本身造成的对系统性能的影响，需要先进的软硬件技术对水下可见光通信系统进行优化．本文对基于蓝绿光led的水下可见光通信的关键技术进行分析与讨论，介绍近年来水下可见光通信的研究进展，并对基于蓝绿光led的水下可见光通信关键技术进行了阐述，包括高谱效率的先进调制格式，高效数字信号处理的均衡算法，以及最新的基于机器学习的信号处理算法，为今后水下可见光通信研究提供一定的参考．

水下可见光通信系统架构

水下可见光通信现阶段面临的主要挑战是可见光通信系统的器件带宽一般只有５０ＭＨｚ左右，想要在如此窄的带宽范围内实现系统的高速通信，需要先进的调制技术提升系统谱效率，这对调制技术提出了很高的要求．本文针对上述挑战设计了高谱效率的先进调制格式，基于数字信号处理的先进均衡技术，以及最新的基于机器学习的信号处理算法，可一定程度上解决水下可见光通信中遇到的部分实际问题．

破局技术：水下可见光通信技术，包括无载波幅度相位（ＣＡＰ）调制，正交频分复用（ＯＦＤＭ），离散傅里叶扩频正交频分复用（ＯＦＤＭ，ＤＦＴ－Ｓ　ＯＦＤＭ），离散多音调制（ＤＭＴ）等先进调制格式，单载波、多载波和非线性的基于自适应滤波器的均衡算法．

ＱＡＭ）的一种变种多维多阶调制技术，其特点是在发射端和接收端分别利用整形滤波器、匹配滤波器，对同向与正交信号进行生成与分离，从而生成的ＣＡＰ信号在信号频带内没有载波，因此该调制方式被称为无载波调制．

ＯＦＤＭ 系统的原理框图．在发射端，首先对原始数据进行编码（此处为ＱＡＭ 编码），然后数据从串行转换为并行．在进行预均衡之后，ＩＦＦＴ用于生成ＯＦＤＭ 信号．接下来添加样本循环前缀（ＣＰ）以减轻符号间干扰（ＩＳＩ），随后进行并串转换．ＯＦＤＭ 信号通过ＤＡＣ变为模拟信号在信道中传输．在接收端，接收到的信号通过ＡＤＣ变为数字信号，对该信号进行同步和归一化，串行转换为并行，ＣＰ移除和ＦＦＴ处理．接着使用后均衡算法补偿系统失真和信道损伤，然后将信号并串转换后进行解码，恢复原始数据。

近几年，机器学习技术也开始被广泛地运用到可见光通信技术中．机器学习算法可以从数据中自主分析而总结规律并进行预测．从传统的有监督学习方法，到随着硬件算力发展而兴起的神经网络，这些技术在可见光通信中只需使用有限的训练样本，便可以极大地提高系统的表现，拥有十分广阔的应用前景．目前，机器学习在可见光通信中的应用主要为４个场景，包括非线性抑制、抖动消减、调制格式识别以及相位估计，深度神经网络(ＤＮＮ）、高斯核深度神经网路（ＤＮＮ，ＧＫ-ＤＮＮ）、辅助核深度神经网络（ＤＮＮ，ＡＫ－ＤＮＮ）以及长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）可以学习并综合出不同的非线性损伤的概率模型，通过补偿系统非线性并量化引入的串扰来实现非线性的抑制；带噪应用的基于密度的空间聚类算法（ＤＢＳＣＡＮ）可以用于消减可见光通信系统中信

号发生抖动的问题；基于感知判决的聚类算法（ＣＡＰＤ）和Ｋ均值聚类算法（Ｋ－ｍｅａｎｓ）可以在可见光通信中强非线性的条件下，实现盲调制格式识别；支持向量机（ＳＶＭ）和Ｋ－ｍｅａｎｓ可以估计相位并予以纠正．

辅助核函数的深度神经网络

相关问答