توسعه پروتکل های کارآمد انرژی برای شبکه های ارتباطات دیجیتال پایدار

بهینه سازی Routing for Energy protection

پروتکل های مسیریابی سنتی (به عنوان مثال، OSPF، BGP) مسیرهایی را بر اساس شمارش پرش یا تاخیر انتخاب می کنند، نه انرژی مسیریابی آگاه مسیرهایی را انتخاب می کند که قدرت انتقال کامل را به حداقل می رساند، از گره های متصل شده اجتناب می کند و پیوندهایی با هزینه انرژی پایین تر را در شبکه های Wireless و سنسور، پروتکل هایی مانند پایین بودن انرژی یک گره خوشه ای (CHI) برای جلوگیری از کنترل های انرژی سبز (A) برای کاهش سرعت بخش انرژی سبز) برای کاهش می دهد.

انتقال بیت های کمتر به طور مستقیم انرژی را در هر دو فرستنده و گیرنده کاهش می دهد.پروتکل ها می توانند الگوریتم های فشرده سازی سبک (به عنوان مثال LZ4، Zاستاندارد) یا رمزگذاری تفاوت برای کاهش اندازه های بار در لایه شبکه، تجزیه و تحلیل 10LT:0Robust Header Compressioner فشرده سازی (ROHC) باعث کاهش IPv / هدر / کاهش حجم بسته می شود - به عنوان مثال حجم چند بایت می تواند به عنوان یک مقدار کمی از مقدار داده های فشرده سازی داده های فشرده را به عنوان یک مقدار کمتر از 1 - به عنوان یک لینک های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده را به عنوان یک مقدار کمتر به عنوان یک نوار فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی (2، به عنوان یک نوار فشرده سازی داده های فشرده سازی (RO3، به عنوان یک نوار فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی (RO3، به عنوان یک نوار فشرده سازی داده های فشرده سازی فشرده سازی داده های فشرده سازی (2، به عنوان یک نوار فشرده سازی داده های فشرده سازی داده های فشرده سازی داده

انرژی - برنامه ریزی و دوچرخه سواری وظیفه

در محیط های چند کاربر یا چند وظیفه، الگوریتم های برنامه ریزی می توانند جریان داده ها را اولویت بندی کنند (برای مثال، یک ایستگاه پایه ممکن است بسته های غیر متخلخل را به تاخیر بیندازد تا دستگاه ها بتوانند طولانی تر بخوابند، یا ممکن است انتقال در طول شرایط کانال مطلوب برای کاهش گره های انتقال انرژی، شارژ - جایی که دستگاه ها برای یک بخش از هر فریم زمان گوش می دهند - یک تکنیک استاندارد را قادر می سازد تا 99٪ زمان پیکربندی بی سیم را تنظیم کند:2.1 (شکل 1)

رویکرد های پیشرفته: یادگیری ماشین و دوقلوهای دیجیتال

در حالی که پروتکل های مبتنی بر قانون صرفه جویی قابل توجهی را فراهم می کنند، پیچیدگی شبکه های مدرن - با دستگاه های ناهمگن، الگوهای ترافیکی مختلف و مداخله پویا - خواستار راه حل های سازگار با ماشین یادگیری (ML) مدل های یادگیری ماشین (ML) می توانند بارهای ترافیکی، کیفیت کانال، و تحرک کاربر را پیش بینی کنند، سپس پارامترهای پروتکل را در زمان واقعی تنظیم کنند، یادگیری تقویت عمیق برای بهینه سازی چرخه های DRX در شبکه های 5G استفاده شده است، در حالی که دسترسی به محدودیت های مصرف منابع انرژی کمتر است.

دوقلوهای دیجیتال – تکثیر های مجازی شبکه های فیزیکی – اپراتورهای را قادر می سازد تا تغییرات پروتکل را قبل از استقرار شبیه سازی کنند.با مدل سازی مصرف برق، مداخله و جریان ترافیک، مهندسان می توانند پروتکل های کارآمد انرژی را در یک محیط امن آزمایش کنند، و چندین ارائه دهنده ابر از دوقلوهای دیجیتال برای بهینه سازی و قرار دادن کار استفاده می کنند و این تکنیک به تدریج برای طراحی پروتکل استفاده می شود.

چالش های دستیابی به کارایی انرژی جهانی

توسعه پروتکل های کارآمد انرژی بدون موانع نیست.سه چالش بزرگ در این زمینه وجود دارد:

• کیفیت خدمات (QoS) معاملات: کاهش قدرت اغلب تاخیر یا کاهش از طریق قطع، برای برنامه های زمان واقعی مانند تماس های ویدئویی یا رانندگی مستقل، حتی تاخیر جزئی باید زمینه پذیر باشد، استفاده از تکنیک های سبز تنها زمانی که محدودیت های QoS اجازه می دهد.
• امنیت و استحکام: مکانیسم های صرفه جویی در انرژی می توانند ناقل های حمله جدید را معرفی کنند، به عنوان مثال، چرخه خواب عمیق ممکن است تشخیص ترافیک مخرب را به تاخیر اندازد و گیرنده های بیدار مستعد انکار حملات خواب نیستند.
• سخت افزار و تنوع فروشنده: ویژگی های بهره وری انرژی اغلب به قابلیت های چیپست بستگی دارد، پروتکل ممکن است به طور کامل بر روی یک دستگاه کار کند، اما در سایر نهادهای استاندارد ضعیف عمل می کند (IEEE، 3GPP، IETF) در حال کار برای تعریف رابط های رایج هستند، اما قطعه سازی همچنان یک مانع باقی می ماند.

علاوه بر این، استقرار پروتکل های جدید در سراسر زیرساخت های موجود نیازمند سازگاری عقب مانده و برنامه ریزی دقیق مهاجرت است. اپراتورهای ریسک گریز هستند و یک تغییر پروتکل که اتصال را حتی برای بخش کوچکی از کاربران می تواند غیر قابل قبول باشد.

مسیر های آینده: 6G، اطلاعات قابل تنظیم و پروتکل های الهام گرفته از کوانتومی

انتظار می رود که شبکه های 6G بهره وری انرژی را حتی بیشتر فشار دهند و 10 تا 100x بهبود را در 5G. مفاهیم نوظهور شامل سطوح هوشمند قابل تنظیم مجدد (RIS) هستند که سیگنال هایی را با قدرت نزدیک به صفر منعکس می کنند و ایستگاه های پایه بسیار نازکی که به عنوان رله های ساده عمل می کنند، محققان در حال بررسی روش های الهام بخش بیولوژیکی هستند - مانند بهینه سازی مستعمره برای مسیریابی انرژی کوانتومی (نسخه انرژی) که قبلا می تواند با حداقل منابع انرژی محدود شده است:

همکاری بین دانشگاه ها، صنعت و استانداردهای بدن بسیار مهم خواهد بود.برای مثال، IEEE 1918.1 استاندارد در اینترنت Tactile شامل تکنیک های صرفه جویی در انرژی برای ارتباطات هاپتیک، در حالی که گروه تحقیقاتی شبکه سبز ** همچنان به پیشنهاد افزودنی های آگاه انرژی به TCP، IP، و پروتکل های پیاده سازی باز - به سرعت اطمینان از ساختار قدرت های جدید - اجازه می دهد.

نتیجه گیری

پروتکل های کارآمد انرژی دیگر یک عمل خوب برای انجام نیست؛ آنها یک ضرورت برای رشد دیجیتال پایدار هستند.با جاسازی مدیریت قدرت سازگار، چرخه خواب هوشمند، مسیریابی بهینه، فشرده سازی و برنامه ریزی ML-محور به پارچه پروتکل های اتصال پایدار، ما می توانیم به طور قابل توجهی کاهش ردپای زیست محیطی شبکه ها در حالی که کاربران عملکرد انتظار دارند چالش های QoS، امنیت و نوآوری فردا نیاز به پیشرفت دقیق تر، و توسعه دانش آموزان است، و توسعه پایدارتر، و توسعه پایدارتر، توسعه پایدارتر، و توسعه فن آوری فن آوری، توسعه پایدار، توسعه فن آوری، و توسعه پایدار، و توسعه پایدار، توسعه فن آوری، توسعه پایدار، و توسعه پایدار، و توسعه پایدار، توسعه پایدارتر، توسعه پایدار، و توسعه فن آوری دانش آموزان، ما نیاز به طور قابل توجه از شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های شبکه های توسعه پایدار، و توسعه پایدار، به طور قابل توجهی.