הדחף הגדל לספקטרום Efficiency

רשתות תקשורת אלחוטיות מתקרבות לנקודת מפנה קריטית של נתונים ניידים התפוצץ, מונע על ידי הזרמת וידאו, הפצת מכשיר IoT, ויישומים בזמן אמת כגון נהיגה אוטונומית וניתוח מרוחק.קבוע מדיניות הקצאה של ספקטרום מסורתי, תוך פשוט, יצרו פרדוקס: להקות מורשה רבות יושבות על רמות קבועות של מגבלות, אך לא מורשה להקות מחוסמות באופן זמני (FLT:0Dynamic דרישות) באופן זמניות (FSA) מאפשרות למשתמשים ללא שימושים (F2) באופן זמני (F) באופן זמני (F) באופן זמני (Factate) באופן זמני (FSA) באופן זמני (F2) באופן זמני, אך מאפשר לנטרל את הפחתת דרישות ספקטרום) באופן זמני (F2 (F2) באופן זמני, אך ורק בתנאי שיעזרו לצמצום) באופן זמני (F2 (Ftracate) באופן זמני, אך ורק בתנאי שימוש בטכניקות מופחת של שימוש מוגבל של שימוש בלתי מבוקר באופן זמני, אך ורק בתנאי שימוש בלתי מבוקר באופן זמני, אך ורק בתנאי שימוש בלתי מבוקר (Factate) באופן זמני, אך ורק בתנאי שימוש מוגבל של שימוש בלתי מבוקר (FRMFLT) באופן זמני) באופן זמני, אך ורק בתנאי שימוש בלתי מבוקר באופן זמני) באופן זמני, אך ורק אחר,

הבנה של גישה דינמית ב Depth

(הופנה מהדף ספקטרום דינמי גישה היא יותר מטכניקה; היא שינוי פרדיגמטי בניהול ספקטרום.מודל ההקצאה הסטטי המסורתי מקצה בלוקים בתדר בלעדי לשירותים ספציפיים או למפעילים ספציפיים; תחת DSA, משתמשים משניים לפקח על הסביבה הספקטרום, לזהות "חורי ראייה" (מספקים לא בשימוש על ידי משתמשים ראשוניים בזמן נתון ומיקום), ומעבירים בתוך החורים מבלי לגרום להפרעות מזיקות: 3 יכולות ליבה:

הנוף הרגולטורי של DSA התפתח באופן משמעותי.הנציבות התקשורת הפדרלית של ארה"ב (FCC) פתחה חללים לבנים לטלוויזיה לשימוש בלתי מורשה, ואת שירות רדיו פס רחב (CBRS) ב-3.5 GHz פועל על מודל DSA תלת-שכבתי, אשר מתואם את מסגרות דומות של משתמשים ב- 6GHz ו- מילימטר-wave-GPS.

תוצאות של שלב ה-Moderulation

(הופנה מהדף (PM) מקודמת מידע על ידי שינוי שלב גל נושאות (בצורה הפשוטה ביותר שלו, FLT:0binary Phase Shift keying (BPSK)FLT:1 מסתמך על שתי מדינות שלב (0° ו-180°) כדי לייצג 1 סיביות לסימן (FLT) אך גבוה יותר (pQ) 3,5 ° C) ו-225 מעלות צלזיוס (דרגה גבוהה יותר)

שלב המודולציה מציעה יתרונות מרכזיים עבור DSA. ראשון, תוכניות מבוסס שלב הם פחות רגישים תנודות אמפיריות הנגרמות על ידי fading, מה שהופך אותם חזקים בסביבות רב-אופטימיות.II, מתמשך-phase Modulation (CPM) יש תכונות קבועות, המאפשרות שימוש יעיל של כוח לא לינארי מגברי.

מהו שלב הסתגלות?

(המודולציה שלב הסתגלותית מרחיבה את ראש הממשלה המסורתי על ידי התאמה דינמית של קבוצת השלבים המבוססת על תנאי ערוץ בזמן אמת והתערבות.במקום לבחור קבוצה קבועה אחת (למשל, QPSK), המשדר בוחר ברציפות בין מספר רב של קבוצות כוכבים אפשריות, שיעורי סמל, ושיעורי קידוד כדי לייעל מטרה נתונה - בדרך כלל באמצעות חישוב, אמינות או הימנעות מהתערבות.

הרעיון המרכזי הוא להתאים את סדר המודולציה לקיבולת הערוץ.כאשר תנאי ערוצים טובים (גבוהים SNR, התערבות נמוכה), קבוצה צפופה כגון 64-QAM או 256-QAM ניתן להשתמש כדי למקסם את שיעור הנתונים.כאשר תנאים degrade (נמוך SNR, התערבות גבוהה, או הצורך לייצב להקה במהירות), המערכת נופלת חזרה לקונסטלציה חזקה יותר, נמוכה יותר כמו B או מעבר שנייה, אפילו במקרה של מילימטר, או PSK.

שיטות אסטיגציה ערוץ עבור Modulation

הערכת ערוץ היא סלע של כל תוכנית הסתגלות. במערכות DSA, הערוץ משתנה לא רק בגלל אפקטים של התפשטות (מטופפת, שינוי דופלר) אלא גם בשל המראה וההתעלמותו של משתמשים ראשיים.

  • (FLT:0) estimation מבוסס פילוט: ⁇ 1) משדר סמלים ידועים (טייסים) לתוך זרם הנתונים.המקבל משתמש בטייסים אלה כדי להעריך את תגובת הדחף ערוץ ו-SNR. שיטה זו מספקת הערכות אמינות אך מפחיתה יעילות ספקטרלית עקב פיילוט מעל פני.
  • (FLT:0)Blind estimation:FreaLT:1) המקלט מנצל תכונות סטטיסטיות של האות המתקבל (למשל, תכונות מחזוריות מסדר שני) כדי להעריך את הערוץ ללא טייסים ייעודיים.
  • (FLT:0) estimationeded estimation:cioFLT ( 1:1 המקלט משתמש בפיסות קודקודקודקודות בעבר כדי לחדד את הערכת הערוץ, לעתים קרובות בשילוב עם הערכה ראשונית מבוססת טייס. אלגוריתמים הסתגלות כמו לפחות ריבועים (LMS) או recursive לפחות ריבועים (RLS) יכול לעדכן את הסמל על ידי סמל, המאפשר מעקב מהיר של וריאציות.

עבור DSA עם שלב הסתגלות, גישה היברידית היא אופיינית: הערכת טייס בסיוע טייס במהלך ההתקנה הראשונית הקישור או במהלך תקופות שקטות, ואחריו מעקב מכוון החלטות במהלך שידור נתונים.זה מאזן דיוק ולמעלה.

משככי כאבים ושיקולים של Latency

לולאת ההסתגלות דורשת משוב מהמקבל למעבר.שני סוגי משוב עיקריים קיימים:

  • (FLT:0) משוב גלוי: FLT:1 המקלט שולח הודעה ייעודית המכילה מחוונים איכותיים ערוצים (CQI), כגון מדד SNR, BER, או תוכנית מודולציה המומלצת וקידוד (MCS) זוהי הגישה המשמשת במערכות סלולריות 4G/5G (באמצעות ערוץ בקרת קישורים פיזיים).
  • (FLT:0) שיפור היעילות: FLT:1 במערכות זמן-דיוויזיוניות (TDD), המשדר יכול להעריך את הערוץ הנקה מהודעות קישורים בשל הדדיות ערוץ.זה מבטל את הצורך הודעות משוב נפרדות, צמצום פני השטח וההגינות.

(למרבה המזל הוא קריטי.אם עיכוב משוב עולה על זמן קוהרנטיות ערוץ, ההסתגלות הופכת לבלתי יעילה או אפילו מזיקה.לדוגמה, בתרחישים בעלי יכולת גבוהה (מקומיים, מל"טים), תנאי ערוצים משתנים במהירות, תובעניים לולאות משוב תת-מילותיתות.במקרים כאלה, FLT:0machine Based Learning-Moderthine Based Learning חיזוי:1 יכול לשמש כדי לצפות מדינות ו-Adulations for Mods for Modtulations.

אלגוריתם התאמה ל-Ph Modulation Selection

מנוע ההחלטות שבוחר את קבוצת המודולציה חייב לאזן מטרות מרובות: למקסם את התפוקה, לשמור על יעד BER או לחסום את שיעור השגיאה (Bler), למזער את הכוח שידור, ולהימנע מהתערבות עם משתמשים ראשוניים.

  • (FLT:0SNR מבוסס סף: 1FLT:1) מפות שולחן פשוטה נמדד SNR ל- MCS המוגדר מראש, למשל, אם SNR > 20 dB, השתמש 64-QAM; אם 15-20 dB, השתמש ב- 16-QAM; אם 10-15D, השתמש ב- QPSK; מתחת 10 dB, השתמש בגישה זו הוא חישובית אך לא ניתן להפרעות או להפרעות.
  • (FLT:0 ;Bler-orientedהסתגלות: FIRLT:1) המערכת מודדת את שיעור השגיאה בפועל ומתאים את המודולציה למעלה (אם שגיאות הן נמוכות) או כלפי מטה (אם שגיאות עולה על מטרה) לולאה חיצונית מוסיפה היסטריה למנוע תנודות מהירה.
  • (ב) אלגוריתמים:0 (Rate-adaptive אלגוריתמים: FIRLT:1) אלה אופטימיזציה של שיעור הנתונים היעיל על ידי בחירת מודולציה משותפת, קצב קידוד וקצב סמלים.טכניקות כמו FLT:2adaptive Modulation וקידוד (AMC)FLT:3 הם סטנדרטיים LTE ו- Wi-Fi.DSA, יש לשקול גם את ההסתברות העיקרית של משתמש שמרנים יותר מאשר גישה NRer עשויה להיות יעילה יותר מאשר שימוש חזק יותר מאשר שמרנים.
  • (FLT:0) גישות למידה ממחשב: FLT:1 רשתות נילי ומהנדסי חיזוק (RL) יכולים ללמוד אסטרטגיות אופטימליות של תצפיות קודמות, כולל דפוסי התערבות לא-סטריים. RL מבטיחה במיוחד עבור DSA כי המערכת יכולה ללמוד להימנע מהתערבות עם משתמשים ראשוניים תוך כדי מיקסום באמצעות חישוב, ללא מודל מפורש של הסביבה.

דרישות קשיחות ל-Phulation שלב הסתגלות

יישום שלב הסתגלות במערכות אמיתיות מציב דרישות מחמירות בחומרה הרדיו.

  • (FLT:0) מעבדי בסיס סלקטיביים: FIRLT:1 , מערך שער הניתן לחיזוי שדה (FPGAs) או רדיו המוגדר תוכנה (SDRs) חייבים לתמוך בהגדרה מהירה של קבוצת המודולציה, קצב הסמל, הדופק בעיצוב מסננים.זה דורש לעתים קרובות ארכיטקטורות צינורות עם שקיפות נמוכה.
  • (FLT:0Wideband וחזית ליניארית: OVAFLT:1) כוח המגבר (PA) חייב לפעול באופן ליניארי בטווח הדינמי של קבוצות כוכבים מרובות. High-to-average power Treatment (PAPR) תוכניות כמו QAM דורשות טכניקות לינאריזציה (למשל, נטייה דיגיטלית) כדי למנוע התערבות ספקטרוםית והתערבות.
  • (FLT:0)Low-latency control לולאות: ⁇ FLT:1) נתיב משוב ממקבל לשדר חייב להיות עיכוב מינימלי.בערכים שלב כל-ספרתי, את ההתאמה ניתן לבצע דיגיטלית ברמת beamformer, המאפשר הסתגלות להתאמה של שינוי.
  • (FLT:0) תדירות הפחתת יכולת: FLT:1 ב DSA, המערכת עשויה להיות צורך לחוסן להקה תדר ולעבור אחר בתוך מיקרו-שניות (למשל, על ידי גילוי משתמש ראשוני). הפרמטרים שלב המודולציה חייבים להיות מיומנים מחדש בתדר החדש, הדורשים סינת סינתזנטים עם זמן נמוך מאוד.

שילוב לאדריכלות רדיו קוגניטיבית

(ב) מערכת DSA מלאה מיושמת לעיתים קרובות כרדיו קוגניטיבי (FLT:0cognitive RadioFLT:1; המעגל הקוגניטיבי מורכב משלושה שלבים:FLT:2senseFLT 3:0,004decdecdecideFLT:5 על הפרמטרים הטובים ביותר של שידור, ו-FLT:6adaptFLT 7.

בלוק החישה מספק מידע על פעילות המשתמש העיקרית, התערבות ואיכות ערוץ.מנוע ההחלטה משתמש במידע זה כדי לבחור תדרים, רמות כוח ופרמטרים מודולציה.ברדיו קוגניטיבי מתקדם, מנוע ההחלטות עשוי לכלול מסד נתונים ספקטרום (למשל, עבור חללי טלוויזיה לבנים) ומודול חישה מקומי.שלב הסתגלותי שלב מתאמת ואז מתאמת את ההחלטות, בדרך כלל על ידי uringingconfig או שימוש ב-SDRing.

היבט קריטי של רדיו קוגניטיבי עבור DSA הוא הדרישה ל-FLT:0 [vacate ערוץ מידהראה FLT]:1 כאשר משתמש ראשוני מזוהה.זה מושג בדרך כלל באמצעות מנגנון "listen-לפני-דבר" (LBT) או סף זיהוי אנרגיה.שלב הסתגלות יכול לעזור על ידי מתן השידור לעבור לכדי שינוי חזק מאוד, נמוך במהלך תהליך הפינוי עדיין למזער כמה אפשרויות של אינטראקציה.

היתרונות והחסרונות של שלב הסתגלות ב DSA

יתרונות מפתח

  • (FLT:0) יעילות ספקטרלית: FIRLT:1 על ידי הפעלת סדר המודולציה הגבוה ביותר הערוץ יכול לתמוך, המערכת עושה את השימוש הטוב ביותר של משאבים ספקטרום בקושי.
  • (FLT:0) אמינות קישורים מוכחת: FLT:1 הסתגלות לתנאים העניים מפחיתה אובדן החבילה וניתוק, הורדת הגמישות והצריכת האנרגיה.
  • (FLT:0) פיתחו התערבות: 1.FLT:1 תוכניות מודולציה בעלות סדר נמוך יותר יש דיקור ספקטרום צר יותר פליטות מחוץ לפס, עוזר להגן על משתמשים ראשוניים ומשתמשים משניים אחרים.
  • (FLT:0) lexibility על פני סביבות מגוונות:FLT:1) אותה חומרה ניתן להשתמש בתוך תוכנו, בחוץ, קבוע ונייד על ידי התאמת המודולציה בהתאם.
  • יעילות:0 (Energyיעילות:FLT:1) על ידי העברת שיעור נמוך יותר בתנאים טובים (או באמצעות מודולציה חזקה יותר כדי לסגור את הקישור עם כוח נמוך), המערכת יכולה לשמר את כוח הסוללה במכשירי IoT.

סחר-offs ומגבלות

  • (FLT:0) מורכבות משגשגת: FLT:1hil הן המשדר והן המקלט חייבים לתמוך בתוכניות מרובות מודולציה והחלפת מהיר.זה מעלה את העלות של חזית RF עיבוד בסיס.
  • (FLT:0) Feedback overhead: FLT:1 משוב Explicit צורכת זמן אוויר ואנרגיה. במערכות עם משתמשים רבים, הקצאת משאבים למעלה עבור דוחות CQI יכול להפוך צוואר בקבוק.
  • (FLT:0) רגישות לעוצמה: 1FLT אם הערוץ משתנה מהר יותר מאשר לולאה הסתגלות יכול להגיב, המערכת עשויה להשתמש במודולציה תת-אופטימית, מה שמוביל להתפרצות של שגיאות או הפרעה.
  • (FLT:0) גבוה יותר יחס כוח לממוצע (PAPR): FLT:1 תוכניות QAM סדר גבוה יש גבוה PAPR, אשר מפחית את יעילות הרש"פ ועלול לגרום עיוות.
  • (FLT:0) השלכות אבטחה: 1FLT 1 תוקף יכול לתפעל את משוב או תקשור הערכות כדי לכפות את המערכת למצב פגיע.

יישום שלב הסתגלות עבור DSA

השילוב של שלב הסתגלות ו- DSA יש יישומים רחבים:

  • (FLT:05G ורשתות 6G עתידיות:FearLT:1 ; 5G רדיו חדש (NR) כבר תומך מודולציה הסתגלות וקידוד (עד 256-QAM ב sub-6 GHz ו-64-QAM ב mmWave) תכונות DSA כמו הדבקה וגישה ספקטרום מורשה / משותף (למשל, CBRS) תועלת מהתאמה ל-car-car-car-car-Crepertre.
  • (FLT:0) Internet of Things (IoT): FLT:1 רשתות בעלות כוח נמוך (LPWAN) כגון LoRaWAN ו- NB-IoT יכולים לשלב את המודולציה שלב הסתגלות לסחר בקצב הנתונים לטווח או חיי סוללה.בגישה דינמית ל-IoT (למשל, באמצעות חללי טלוויזיה), תוכניות הסתגלות עוזרות למאות מכשירים לשתף ביעילות את הספקטרום.
  • (FLT:0Military and Public Safety Communications: FIRLT:1) משתמשים אלה דורשים קישורים עמידים, ריב-עמידים שיכולים לפעול בסביבות ספקטרום תחרות.שלב הסתגלות בשילוב עם תדירות הנפיחות ו- DSA מאפשר הסתברות נמוכה של יירוט (LPI).
  • כלי רכב אוויריים (UAVs) ורחפנים: FLT:1 UAVs ניסיון במהירות שינוי ערוצים עקב תנועה וגובה.מודולציה הסתגלות מבטיחה שליטה אמינה וקישורים וידאו תוך צמצום ההתערבות למשתמשים ראשוניים ארציים בלהקות משותפות.
  • (FLT:0) תקשורת שטיפלית: 1 במערכות לוויין קו / קה-band, גשם דועך והתערבות דינמית דורשות גלפורציות הסתגלותיות. עקרונות DSA נחשבים לשיתוף ספקטרום ארצי; התאמה שלב הסתגלות מאפשרת הסתגלות טובה הסתגלות הסתגלות הסתגלות.

אתגרים וכיוונים עתידיים

למרות התקדמות משמעותית, כמה אתגרים נותרו לפני שלב הסתגלות הופך לכל מקום במערכות DSA:

  • (FLT:0) calScalability:FLT:1 ככל שמספר המשתמשים המשניים גדל, תיאום הסתגלות משוב הופך מורכב.מרכזי לעומת קבלת החלטות מבוזרת הוא אזור מחקר פעיל.
  • (FLT:0) ,Latency in wide-area רשתות:BuildFLT:1) עבור ארצ'ן DSA עם עיכובים הדבקה ארוכים (למשל, באמצעות קישורים לווייניים גיאוסטציונריים), נדיבות יכולה להיות גבוהה מדי עבור הסתגלות יעילה של אפשרויות סגורות.
  • (FLT:0) מכשירים מאומנים: חיישנים IoT עם סוללה מוגבלת לא יכולים להרשות לעצמם אלגוריתמי הסתגלות מורכבים או שידורים משוב תכופים. , יישום כוח אולטרה-נמוך של הסתגלות, אולי באמצעות צינורות אנלוגיים או ליד-הרס החזק, נדרשים.
  • (FLT:0) סודיות ועוצמה:FLT:1 נביחות ממאירות יכול להזריק דוחות ערוץ כוזבים כדי לכפות את המערכת למצבים חלשים (למשל, מודולציה מסדר גבוה ב- SNR נמוך).
  • (FLT:0)Standardization: 1FLT:1 Interoperability הוא מפתח עבור פריסות מרובות-vendor DSA. תקנים כגון IEEE 802.22 (WRAN for TV white space) ו- IEEE 802.11af הגדירו תוכניות הסתגלות, אבל עבודה נוספת היא הכרחית עבור להקות ספקטרום משותף.

כיוונים עתידיים למחקר

במבט קדימה, כמה מגמות יעצבו את האבולוציה של שלב הסתגלות עבור DSA:

  • (FLT:0) אינטגרציה של למידת מכונה: ההרחבה 1 (FIRLT:1) למידה חיזוק עמוק יכול לאפשר לרדיו קוגניטיבי ללמוד מדיניות הסתגלות אופטימלית מתצפיות ספקטרליות גולמיות, צמצום ההסתמכות על מודלים מפורשים.
  • (FLT:0) הסתגלות ג'וינט בכל הפרמטרים של PHY:IRLT:1 במקום להתאים רק את המודולציה, מערכות עתידיות ייעלו במשותף את המודולציה, הקידוד, הכוח, הדירוג MIMO, beamforming, ותדירות. אופטימיזציה רב-ממדית זו היא אזור מאתגר אך מבטיח.
  • (FLT:0) משטחים אינטליגנטיים בעלי יכולת חיזוי (RIS): RIS1 RIS יכול לעזור לשלוט בסביבה ה-Proagation.שלב הסתגלות יכול להיות משולב עם RIS כדי לעצב באופן דינמי את הערוץ, לשפר את יעילות ההסתגלות.
  • (FLT:0)Quantum-assisted הסתגלות: ההרחבה 1 (למרות בשלב מוקדם, מחשוב קוונטי עשוי לאפשר פתרונות בזמן אמת לבעיות אופטימיזציה מורכבות ב- Multi-user, Multi-band DSA.

מסקנה

Modulation שלב הסתגלות הוא מאפשר קריטי עבור גישה יעילה, אמינה וגמישה ספקטרום דינמי.על ידי התאמה מתמדת של קבוצת Modulation לתנאי ערוץ מיידי והתערבות, הוא ממקסם ניצול ספקטרלי תוך הגנה על משתמשים ראשוניים.היישום, אם כי תובע במונחים של חומרת מידע, אלגוריתמים, משוב אלחוטי, הוא גם בתוך היכולות של מערכות רדיו ופלטפורמות רדיו קוגניטיביות מודרניות.

(ב) [ה]:0] לקריאה נוספת ברדיו קוגניטיבי ומודולציה הסתגלותית, מומלץ להתייעץ עם הליכי ועידת IEEE DySPAN ומפרט ה- 3GPP עבור NR.סקר על התאמה לרדיו קוגניטיבי ניתן למצוא ב-FLT 1FLT 1FLT 1FEE Communications Surveys & TuGPP:2 ומדריך יישום מעשי זמין ב-DLT5GR: