רשתות תקשורת אלחוטיות מבססות כמעט כל היבט של החיים המודרניים, מטלפון סלולרי ופס רחב לאינטרנט המתפתח של דברים (IoT), כלי רכב אוטונומיים ואוטומציה תעשייתית.כפי שרשתות אלה מתפתחות למורכבות גדולה יותר, צפיפות וכיוונים heterogeneity, גישות היררוניות מסורתיות לניהול משאבים, התערבות ואיכות של שירות (QS) הופכות ללא די הצורך וחוקרים מתקדמים יותר ויותר לשיטות בקרה דינמית.

מהי תורת הבקרה?

תורת הבקרה היא ענף של הנדסה ומתמטיקה יישומית הנוגעת בניתוח וסינתזה של מערכות אשר יכול לווסת את התנהגותם באמצעות משוב.בבסיסה, מערכת בקרה מורכבת צמח (המערכת להיות נשלט), חיישנים המדיקים תפוקה, בקר המשווה תפוקה נמדדת ליחס הרצוי, ומבצעים החלים פעולות נכונות.

ברשתות אלחוטיות, ה"צמח" עשוי להיות תא, תחנת בסיס, או רשת heterogeneous שלמה.הפלטים יכולים לכלול יחס של אות-ל-השוואה-ללא-השוואה (SINR), באמצעות חישוב, עצלות, או צריכת אנרגיה. Disturbances באים מ fading, הפרעה, ניידות, והתפרצויות של שליטה ב- Feedbacks יכול להתאים את הכוח, להיות מערכי משקל, ותזמון רבים אחרים.

תורת הבקרה הקלאסית מספקת כלים כגון PID (המתקדמים-integral-derivative) בקרים, קידוד מוביל-לג, וניתוח תדירות-דומיין באמצעות אולמות Bode וקריטריונים מתקדמים יותר - ייצוג המדינה-מרחב, בקרה אופטימלית, בקרה חזקה ומודל שליטה בקנה מידה חיזוי - מותאמים כעת לטיפול באתגרים הייחודיים של מערכות אלחוטיות: לא-לינאריות, זמן, ערוצים, , ערוצים מופץ, ואירועי-reteretereteretereterecasting גדול.

« הקשר היסטורי ואבולוציה

יישום התיאוריה של תיאוריית הבקרה לתקשורת אינו חדש לחלוטין.העבודה המוקדמת בשנות ה-60 וה-70 השתמש במושגים של משוב ליניאריים עבור שוויון הסתגלות ושליטה אוטומטית ברווחים.עם זאת, הפיצוץ של מערכות אלחוטיות בשנות ה-90 וה-2000 - עם הצורך בגישה ספקטרום דינמי, בקרת כוח, והקצאות משאבים - מדגימים מחדש של עניין.

אדריכלות בקרת בסיס ב-Wire Networks

לפני צלילה להתפתחויות ספציפיות, זה שימושי כדי לסווג את ארכיטקטורות הבקרה המועסקות בדרך כלל במערכות אלחוטיות:

  • (FLT:0)Closed-loop (feed) שליטה: אנדרט 1 שימושים נמדדים (למשל, SINR, עיכוב) כדי להתאים קלטות (למשל, כוח, שיעור) חיוני למעקב אחר ערוצי זמן.
  • (FLT:0) שליטה קדימה: 1.FLT:1 הפרעות באמצעות מודלים חיזוייים (למשל, תחזית תנועה, תנועת משתמשים) ותיחול תיקונים לפני טעויות מתרחשות.
  • (FLT:0) ריכוזי לעומת שליטה מבוזרת: ⁇ 1) ברשתות בקנה מידה גדול, בקרים מרכזיים סובלים מנקודות עצלות וקטנות יחיד של כישלון; גישות מבוזרות המתאםות החלטות מקומיות לעתים קרובות מועדפות.
  • (FLT:0) שליטה: FLT:1 Solves for control פעולות הממזערות את תפקוד העלות לאורך זמן, לעתים קרובות באמצעות תכנות דינמי או העיקרון המקסימלי של פונטרידמיין.
  • (FLT:0)Robust ו-התאמה: FIRLT:1) נועד לשמור על יציבות וביצועים למרות אי-וודאויות מודלים וריאציות פרמטרים.

תוצאות חיפוש עבור Wireless Communications

מחקר בעשור האחרון יצר שפע של שיטות שליטה-תיאורטיות המותאמות לאתגרים ברשת אלחוטית.כאן אנו בודקים כמה התפתחויות מפתח, כל אחד מאויר עם דוגמאות קונקרטיות והערות לספרות הרחבה יותר.

שליטה מתאימה ל-Real-Time Parameter Tuning

(הערוצים האלחוטיים) הם ללא היסוס בשל הקידוד, ההתערבות והניידות של המשתמשים.טכניקות בקרה הסתגלותיות לעדכן באופן רציף את הפרמטרים ברשת – כגון חשמל שידור, מודולציה ותוכנית הקידוד (MCS), תדירות נושא ואנטנות – בהתבסס על מדידות מיידיות של אפסיות (FLT) ו-FLT2, אשר לעיתים קרובות יש צורך ב-FLT1, תוך שימוש ב-code-DVal Re-Date Rel-Date Re-FLT) וב-FLT (מתאים נוספים ל-MADIOS) ו-Factationive Systems: 2.

(המחקרים האחרונים שילבו שליטה אדפטיבית עם FLT:0) למידה של כוח למידה של למידה מספר תאים באופן מבוזר, עם שכבת הבקרה המבטיחה יציבות.

שליטה על סקלאלה ורובוסטנס

ככל שהרשתות צומחות יותר צפופות ויותר heterogeneous (כולל תאים מקרו, תאים קטנים, ממסרים וקישורים למכשירים ל-device), בקרים מרכזיים הופכים לא מעשיים בשל צווארי בקבוק אחוריים, חישוביים מעל הראש, ופגיעות לכישלונות. תיאוריית הבקרה המנופלת מספקת כלים לקבלת החלטות מקומיות שעדיין משיגות מטרות גלובליות: שיטות מפתח כוללות:

  • (FLT:0) אלגוריתמים מבוססי-Consensus:FLT:1 Nodes להחליף מידע מוגבל (למשל, שימוש במשאב מקומי) ועדכון באופן מהותי את הפרמטרים שלהם כדי להסכים על מטרה משותפת, כגון הקצאת רוחב פס הוגן או הימנעות מהתערבות מתואמת.
  • (FLT:0) אופטימיזציה מבוזרת המבוססת על רדיקלים: FIRLT:1 ; כל צומת מצמיד קידוד מקומי של תפקוד עלות גלובלית ומשתף אותו עם שכנים, תוך שהוא מתכנס לאופטימום ללא תיאום מרכזי.
  • (ב) ,0) שליטה מועתקת: ⁇ 1 (לאד) רק לתקשר כאשר שינוי משמעותי מזוהה, צמצום אות מעל הראש.

שליטה מפולגת יעילה במיוחד ב-FLT:0vehicular ad-hocרשתות (VANETs)FLT:1, שבו כלי רכב חייבים להתאים במהירות את כוח השידור שלהם ואת תדירות כדי למנוע התנגשות ולשמור על קישורים תקשורת.FLT:2A מחקר ב- ComputerFLT 3 מראה כיצד ניתן לנהל בקרת מודל מבוזרת (DMPC) יכול לנהל פעולות מנבאת עם דרישות מחמירות.

בקרת מודלים (MPC) עבור אופטימיזציה יעילה

MPC משתמש במודל של המערכת כדי לחזות את התפוקה העתידית על פני אופק סופי ולאחר מכן פותר בעיה אופטימיזציה לקבוע את הרצף הטוב ביותר של פעולות בקרה.רק הפעולה הראשונה מוחלת; התהליך חוזר על המרווח הבא של הדגימה.יכולות החיזוי הזה הוא יקר ערך עבור רשתות אלחוטיות, שבו לעתים קרובות החלטות עיכבו עקב התפשטות, ניתנותנות, פרוטוקולים, ופרוטוקולים.

יישומים של MPC ב-WiFi כוללים:

  • (FLT:0) Resourceתזמון:FLT:1 חיזוי עומסי תנועה עתידיים ודרישות משתמש להקצות משאבים בזמן-הספק ביעילות.
  • (FLT:0) ניהול ההוובר: 1.FLT:1 התנועה למשתמשי אנטי-סיפצט ולהכין תחנות בסיס למטרה עבור יד כדי למזער את החוזק והפסד החבילה.
  • (FLT:0) Energy-efficientמבצע: FLT:1 לוח זמנים שינה ומחזורי ער של תחנות בסיס על בסיס דפוסי תנועה צפויים.

(הקדמה בולטת היא:0) חלוקת MPCFIRLT:1, שבו כל צומת פותר את בעיית MPC המקומית שלה מניות חזו מסלולים עם שכנים. גישה זו הוחלה על FLT:2multi-cell מתואמת מודול רב-תכליתי (CoMP) 3FLT 3 מערכות, שבו מספר תחנות בסיס לשרת משתמשים כדי להפחית את ההתערבות: 4R.

רובוסט וסטוצ'יסטיק שולטים בסביבה בלתי-ידועה

מערכות אלחוטיות פועלות תחת אי ודאות משמעותית: מידע על מצב ערוצים (CSI) אינו מושלם, עיכובים בביצועים של משוב, והתנהגות המשתמש היא בלתי צפויה. Robust control Theory מטפל בזה על ידי תכנון בקרים ששומרים על יציבות וביצועים עבור קבוצה מסוימת של מודלים אפשריים של מערכת.

(השליטה הסטצמטית, לעומת זאת, מתייחסת לא-ודאות כתהליכים אקראיים עם ידוע (או מוערך) התפלגות הסתברות (FLT:0 ממארקוב תהליכי החלטות (MDPs) LT:1 הם מסגרת נפוצה לגיבוש בעיות הקצאת משאבים תחת וריאציות ערוץ אקראיות ותנועה.DP, לדוגמה, תחנת בסיס יכולה לעצב את מצב הערוץ כשרשרת מרקוב ולהשתמש בדינמיקה כדי להפיק מדיניות כוח אופטימלית, אשר לא ניתן לצפות באופן ישיר, לדוגמה, כגון ספקטרום תקשורת קוגניטיבית (MLT2, אשר לא ניתן לצפות באופן ישיר).

גישה היברידית רבת-תכליתית, הידועה בשם FLT:0 , אופטימיזציה רבת עוצמה (FLT:0) תרמה להגדרה ברשת אלחוטית, שבה יש לספק ערבויות משאבים למרות ידע סטטיסטי מוגבל.

היתרונות העיקריים של בקרת-האורטית

אימוץ תורת הבקרה בעיצוב רשת אלחוטית ופעולה מניב מספר יתרונות קונקרטיים על שיטות היסטריות המסורתיות או אופטימיזציה בלבד.

יציבות וחיזוי

בקרת מזון מספקת באופן טבעי יציבות - היכולת להתאושש מהפרעות ושמירה על הפעולה בתוך גבולות הרצויים.ברשתות סלולריות, למשל, כוח לא מבוקר יכול לגרום להפרעה לכדור שלג, המוביל לקריאות צנחות. לולאה של בקרת חשמל מכוונן כראוי מבטיח כי SINR נשאר קרוב לערך מטרה, אפילו כאשר משתמשים עוברים וערוצים שליטה.

שיפור יעילות המשאבים

הקצאת משאבים שליטה-תיאורטית מובילה לעתים קרובות לניצול כמעט-אופטימלי של משאבים נדירים כמו רוחב פס, כוח ויכולת עיבוד.על ידי התאמת פרמטרים ברציפות ולא להסתמך על תצורה סטטית או עדכונים תקופתיים, לולאות בקרה יכולות לנצל הזדמנויות טרנספורמטיביות (למשל, תנאי ערוצים טובים באופן זמני) ולהימנע מיעילות אנרגיה משופרת במיוחד: תחנות בסיס יכולות להעביר באופן דינמי במהלך תנועה נמוכה, ושינה יכול להיות מופחתת באמצעות צריכת אנרגיה מצופה באופן כללי.

גמישות גדולה יותר ואוטונומיה

רשתות אלחוטיות מודרניות חייבות להתאים מגוון רחב של מכשירים ויישומים - מסמארטפונים הדורשים וידאו בעל נטיות נמוכה לחיישנים שולחות חבילות זעירות על מרווחים ארוכים. לולאות בקרה יכול להיות מיועד כדי לתעדף מדדים שונים (למשל, באמצעותput לעומת עיכוב) על ידי התאמת משקולות בתפקוד העלות. Distributed control מאפשר גם רשתות להתארגן עצמי ללא התערבות ידנית, צמצום ההוצאות התפעוליות הללו הוא משמעותי יותר מאשר רשתות וירטואליות עם ביצועים משותפים.

הסתגלות בזמן אמת

הודות להתקדמות במחשוב נמוך וערוצי משוב מהירים (למשל, עדכונים מעל-אוויר ב-5G), לולאות בקרה יכולות לפעול בקנה מידה של מילימטריים.מודל שליטה חיזויית, למשל, יכול לייעל החלטות על כמה עשרות אלפי שניות, ולתאים את הזמן קוהרנטי של ערוצי קידוד.

הנחיות עתידיות: שיפור שליטה עם Machine Learning ו-AI

בעוד שתאוריה קלאסית ומודרנית של שליטה מספקת ערבויות קפדניות, הם לעתים קרובות מסתמכים על מודלים מדויקים של הסביבה האלחוטית.בפרקטיקה, קבלת מודלים כאלה - במיוחד עבור מערכות מורכבות, לא לינאריות, ומדמות-ממדיות - היא מאתגרת. Machine Learning (ML), במיוחד למידה עמוקה ולמידה חיזוקית, מציעה חלופות המונעות נתונים שיכולות דינמיקה של מערכת משוערת מידע וללמוד מדיניות אופטימלית מניסיון.

שליטה מבוססת למידה עבור Dynamics לא ידוע

(הופנה מהדף האלחוטי או מודל התנועה אינו ידוע או מסובך מדי לבטא באופן אנליטי, למידה חיזוק (RL) יכולה לגלות מדיניות בקרה יעילה באמצעות ניסוי וטעייה.עם זאת, RL טהור לעתים קרובות חסר ערבויות יציבות - סיכון בלתי מתקבל על הדעת בתקשורת ביקורתית בטיחותית.

רשת Slicing and Orchestration

(הרשתות העתידיות ידרושות ערבויות משאבים חד-משמעיות עבור פרוסות מרובות ברשת (למשל, תקשורת בעלת עוצמה נמוכה, IoT מסיבי, תאוריית בקרת ניידות מוגברת) בשילוב עם FLT:0software-oriented-defware-oriented Network-FLT 1 ו-FLT:2networkization (NFV)alrated Control: 3, 000) יכולות להתאים את המשאבים המשולבים ל-Ftegicericericeric control (SDN) ל-Fteerteerteerte) ל-Ric control) ל-Ric control Model to EGERCERCERCERCERCERCEREdance).

רשתות אוטונומיות ועצמיות (SONs)

החזון של רשתות אלחוטיות אוטונומיות לחלוטין - שבו תחנות בסיס וציוד משתמשים לומדים כל הזמן, להסתגל ולייעל ללא התערבות אנושית - הוא בהדרגה הופך למציאות. תורת הבקרה מספקת לולאות משוב ששומרות על המערכת יציבה במהלך הלמידה.שלב:0 מולטי-מנטלי-מעודד למידה FLT:1 עם שליטה מבוזרת יכול לאפשר כיסוי עצמי, יכולת, שימוש באנרגיה.

צוק ובקרת ענן

עם עליית מחשוב קצה, לולאות בקרה ניתן לבצע קרוב לרשת גישה רדיו, צמצום העדויות והעומס של עיבוד מהבסיס.שליטה מבוססת קצה זו יכולה לארח אלגוריתמים מתוחכמות, כגון MPC עם אופקים ארוכים, שיהיה יקר מדי חישובי ענן מרכזי.FLT:0Federated LearningFLT:1 יכול גם להשתלב: מספר רב של מחסומים פנימיים ומודלים מרכזיים, תוך שמירה על תחום בקרה.

מסקנה

תורת הבקרה התפתחה ממשמעת אקדמית נישה לכלי הנדסה חזקים לתכנון ולהפעלה רשתות תקשורת אלחוטיות מודרניות. על ידי מתן גישה שיטתית להתאמה בזמן אמת, יציבות, אופטימיזציה, שיטות שליטה-תיאורטית להתמודד עם האתגרים הבסיסיים שמציבים ערוצי דינמיים, תנועה הטרוגנית, ופריסות בקנה מידה גדול של מערכת בקרה אלחוטית.