Hoe beïnvloeden interferentie en afstand de betrouwbaarheid van gegevensoverdracht in LoRa-netwerken?

In een LoRa-netwerk, waarin een enkele gateway een groot aantal verspreide nodes bedient, speelt de kans op succesvolle decodering van verzonden gegevens een centrale rol. De kans dat een pakket met succes wordt gedecodeerd bij de m-de poging, nadat eerdere pogingen zijn mislukt, wordt aangeduid met $\hat{P}_s(m)$. Dit is afhankelijk van diverse factoren, waaronder de afstand tussen bron en gateway ($d_0$), het gebruikte spreading factor ($s$), de interferentie van andere nodes en het padverlies in het netwerk.

In het netwerk is interferentie onvermijdelijk door het gebruik van het pure ALOHA-protocol en de gelijktijdige transmissies van verschillende nodes. Deze interferentie wordt gemodelleerd met een Poisson-proces, waarbij elke interfererende node gemiddeld $\lambda$ frames per seconde verzendt. Het aantal bytes in zo’n frame is $b'$, en de frequentie waarmee deze frames verschijnen bepaalt de kans op botsing met het gewenste signaal.

De spreading factors zelf zijn toegekend op basis van afstand tot de gateway. De ruimte wordt verdeeld in concentrische ringen met binnenradius $R_j$ en buitenradius $R_{j+1}$, waarbij nodes in elk interval een spreading factor $j$ toegewezen krijgen. Deze indeling bepaalt direct de tijdsduur van een frame ($l_s(b)$) en de kans op interferentie, aangezien hogere spreading factors langere transmissies betekenen en dus een groter interferentie-interval creëren.

De energieconsumptie in verschillende overdrachtsstrategieën is ook essentieel voor ontwerpbeslissingen. Bij rateless coding – waarbij frames blijven worden verzonden totdat decodering slaagt – ligt het gemiddelde energieverbruik voor transmissie en ontvangst per bestand respectievelijk bij $E_t^{(RC)}$ en $E_r^{(RC)}$. In contrast, bij confirmed uplink – waarbij ACK-frames worden gebruikt om ontvangst te bevestigen – worden deze verbruiken aangeduid met $E_t^{(CU)}$ en $E_r^{(CU)}$. ACK-frames zelf gebruiken hun eigen spreading factor $\hat{s}$ en bevatten $\hat{b}$ bytes aan payload.

Wat hierbij ook begrepen moet worden is dat het aantal gebruikte frequentiekanalen $n_f$ de mate van interferentie direct beïnvloedt. Meer kanalen betekent dat interfererende signalen zich meer verspreiden, wat de kans op succesvolle ontvangst verhoogt. Eveneens cruciaal is het symbolenduur $\rho(s)$ van het gebruikte spreading factor, wat samen met de payloadgrootte en transmissiebandbreedte $w$ de totale transmissieduur en daarmee de interferentiegevoeligheid beïnvloedt.

Hoe Kan de Succespercentage van een Verzending met Rateless Codering Worden Verbeterd in Lange Afstand IoT-netwerken?

In lange afstand Internet of Things (IoT) netwerken zijn betrouwbare gegevensoverdracht en energie-efficiëntie cruciaal. Het succes van een gegevensoverdracht wordt bepaald door verschillende factoren, waaronder de signaalsterkte, interferentie, en de aanwezigheid van andere zenders in het netwerk. Het proces wordt verder gecompliceerd door fading (variaties in het signaal door omgevingsomstandigheden), wat de kracht van het ontvangen signaal beïnvloedt.

De eerste voorwaarde voor een succesvolle overdracht van een frame is dat de ontvangen kracht in het kanaal F hoger moet zijn dan de drempelwaarde ζs, om ervoor te zorgen dat het gewenste signaal niet wordt overschaduwd door interferentie. Dit kan wiskundig worden uitgedrukt door de waarschijnlijkheid dat de ontvangen kracht in F groter is dan ζs, gegeven door de formule R = γ0 * p * d^(-α) * A, waarbij A de fadingcoëfficiënt is. Het is belangrijk op te merken dat deze waarschijnlijkheid afhankelijk is van de fadingcoëfficiënt, wat betekent dat de kans op succes varieert op basis van de lokale omstandigheden van het netwerk.

Verder, wanneer we rekening houden met interferentie van andere zenders in het netwerk, moeten we de kans op een succesvolle verzending ook afstemmen op de interferentieomstandigheden. Stel dat er een interfererende node N′ is, gelegen op een afstand D′ van de gateway, met een specifiek spreading factor j. Er zijn drie cruciale voorwaarden voor een verlies van frame F door interferentie van N′: de zenders moeten hetzelfde kanaal gebruiken, hun verzendtijden moeten overlappen, en de verhouding van de ontvangen krachten van F en F′ moet kleiner zijn dan een drempelwaarde ξs, j. De kans dat F en F′ hetzelfde kanaal gebruiken is gelijk aan Pch = 1/nf, waar nf het aantal beschikbare kanalen is. Daarnaast is de kans dat er een tijdsoverschrijding of "collision" optreedt afhankelijk van de lengte van de frames en de tijdstippen waarop ze worden verzonden. Dit maakt de succesvolle transmissie van een frame onder invloed van interferentie een complexe berekening, waarvoor de afhankelijkheid van verschillende variabelen zoals afstand, transmissievermogen en tijdsynchronisatie cruciaal is.

Bijgevolg kan de kans op een succesvolle transmissie worden uitgedrukt als een integraal die rekening houdt met de variatie van de fadingcoëfficiënt A, de kanalen Pch, en de interferentie-invloed van andere nodes. De uiteindelijke formule voor het succespercentage van de transmissie, S(d0), is afhankelijk van al deze variabelen en moet in de meeste gevallen worden opgelost door numerieke integratie, hoewel voor specifieke gevallen, zoals wanneer de exponent α gelijk is aan 2, een gesloten-formule kan worden afgeleid.

Naast de succespercentages moeten we ook kijken naar de energieverbruik van het systeem. Voor systemen die gebruik maken van rateless codering, wordt het energieverbruik vaak berekend als de som van de energie voor transmissie en ontvangst. Dit geldt ook voor de situatie van bevestigde uplink transmissies, waarbij het aantal dataframes dat succesvol moet worden verzonden, gelijk is aan k (in plaats van N in het geval van rateless codering). De energieverbruik voor ontvangst wordt bepaald door het aantal ontvangen bevestigingsframes, terwijl voor transmissie het aantal vereiste gegevensblokken van het systeem bepalend is.

In de praktijk betekent dit dat de energie-efficiëntie sterk afhankelijk is van de algehele transmissie- en ontvangstkansen, die variëren afhankelijk van de afstand tot de gateway, de aanwezigheid van interfererende nodes, en de fadingomstandigheden. De numerieke evaluatie van deze variabelen in simulaties helpt bij het optimaliseren van het netwerkontwerp en kan het energieverbruik en de transmissie-efficiëntie aanzienlijk verbeteren.

Daarnaast moeten netwerkbeheerders rekening houden met de verdeling van de spreading factor in het netwerk, zoals te zien is in de toegepaste beleidsregels voor verschillende afstanden van de gateway. Het juiste gebruik van spreading factors, gecombineerd met een goed beheer van het aantal kanalen en interferentiecontrole, kan het succespercentage verbeteren en de betrouwbaarheid van langeafstandstransmissies in IoT-netwerken verhogen.

Hoe Optimal Energiebeheer te Bereiken in Zero Energy Devices voor Draadloze Communicatie

Bij ZED-systemen die gebruik maken van een eindige batterijlading, kan de energiebeperkingen worden uitgedrukt als $B_t = \min \{ (B_{t-1} + E_h(t) - P_c(t))^+, B_{\text{max}} \}$, waarbij $B_t$ de energieniveau van de batterij bij tijdstip $t$ is, $B_{\text{max}}$ de maximale batterijcapaciteit en $E_h(t)$ de hoeveelheid geoogste energie in een bepaald tijdsinterval. De uitdaging ligt in het ontwikkelen van een beleidsstrategie voor het energiebeheer (PMP) die de energiebalans handhaaft, rekening houdend met de statistieken van de energiebron en de specifieke vereisten van de communicatie-infrastructuur.

Een effectief beheer van de middelen zoals het vermogen, signaalverwerkingstechnieken en modulatieschema’s is essentieel om het zo genaamde SWIPT (Simultaneous Wireless Information and Power Transfer) paradigma te realiseren. Dit systeem biedt de mogelijkheid om zowel informatie als energie tegelijkertijd over te dragen, wat van cruciaal belang is voor de duurzaamheid en prestaties van draadloze systemen.

Ongecontroleerde EH-bronnen in Draadloze Communicatie

De evolutionaire verandering van de batterij in een ZED kan worden gemodelleerd als $B_k(n+1) = \min \{ [B_k(n) + E_k(n) - P_k(n)]^+, B_k^{\text{max}} \}$, waar $P_k(n)$ de hoeveelheid energie is die door een ZED in een tijdslot wordt verbruikt. De uitdaging in dergelijke systemen is om het energieverbruik af te stemmen op de beschikbaarheid van geoogste energie, wat kan worden beïnvloed door zowel de energiebehoeften van de ontvanger als de beschikbare stroom.

De ontwerpkeuze voor een energiebeheersingsstrategie moet ervoor zorgen dat zowel de zender als de ontvanger actief zijn, zodat gegevens effectief kunnen worden overgedragen. De zender moet het zendvermogen optimaliseren, gebruikmakend van lokale informatie over de batterijstatus en de geoogste energie, terwijl de ontvanger het energieverbruik kan aanpassen op basis van het energiegebruik en de resterende batterijcapaciteit.

Het optimalisatieprobleem kan als volgt worden geformuleerd:

waarbij $P_t(n)$ en $P_r(n)$ respectievelijk de energieverbruik van de zender en ontvanger aangeven, en $R$ de energie die nodig is voor het decoderen van de gegevens op de ontvanger. Deze strategie moet er ook voor zorgen dat beide apparaten tegelijkertijd actief zijn voor een succesvolle gegevensoverdracht.

Maximale Bereikbare Doorvoer

1. Als de ratio tussen de oogstingssnelheid van de zender en de energiebehoefte van de ontvanger kleiner of gelijk is aan 1, dan geldt:

2. Als de ratio groter is dan 1, geldt:

waarbij $\mu_t$ en $\mu_r$ respectievelijk de oogstingssnelheid van de zender en ontvanger zijn, en $R$ de energie is die nodig is voor het decoderen van de gegevens. Dit resultaat geeft een upper bound voor de prestaties van het systeem, wat belangrijk is voor het ontwerp en de optimalisatie van ZED-systemen.

Belangrijke Inzichten voor de Lezer

Bij het ontwerpen van draadloze communicatie met ZEDs en energieharvesting moeten verschillende factoren in overweging worden genomen. De energiebehoeften van zowel zenders als ontvangers kunnen sterk variëren, en de communicatie-efficiëntie is afhankelijk van een balans tussen de benodigde energie en de geoogste energie. Een goed ontworpen energiebeheersysteem moet rekening houden met de onvoorspelbaarheid van de energiebron, de beperkte batterijcapaciteit en de beperkingen van het draadloze kanaal.

Het bereiken van een optimaal energiebeheer vereist niet alleen geavanceerde optimalisatietechnieken, maar ook een gedegen begrip van de dynamiek van energie-oogstingssystemen en hun interactie met de communicatiebehoeften van de apparaten.

Hoe selecteer je geschikte golfvormen voor RadCom-systemen met dubbele functionaliteit?

Het begint bij de identificatie van geschikte golfvormen die compatibel zijn met zowel radar- als communicatiefuncties. Deze keuze wordt voornamelijk gestuurd door de eisen van de radar: nauwkeurige afstandsmetingen, detectie van Doppler-verschuivingen en bepaling van hoekafwijkingen. In al deze gevallen zijn dynamisch bereik en resolutie essentieel. Een hoog dynamisch bereik stelt de radar in staat om objecten op uiteenlopende afstanden te detecteren, terwijl een hoge resolutie vereist is om objecten die dicht bij elkaar liggen te onderscheiden. Tegelijkertijd moet de golfvorm bestand zijn tegen ruis en interferentie, met name in drukke communicatienetwerken of stedelijke omgevingen.

Voor de communicatiecomponent staan datarate en bitfoutpercentage centraal. Een hoge datarate ondersteunt bandbreedte-intensieve toepassingen, terwijl een laag bitfoutpercentage de betrouwbaarheid van de transmissie waarborgt. Dit impliceert doorgaans de voorkeur voor continue signalen met een hoge symboolsnelheid, zodat grote hoeveelheden informatie efficiënt kunnen worden overgedragen. Encryptie is daarbij vaak niet noodzakelijk, aangezien de gegevens openlijk gedeeld worden tussen RadCom-systemen in de directe omgeving.

De geselecteerde golfvorm moet dus niet alleen radarprestaties mogelijk maken onder reële, vaak complexe omstandigheden, maar ook voldoen aan de eisen van moderne draadloze communicatie. Multipadpropagatie, interferentie en signaalvervorming vormen reële obstakels die het functioneren van het systeem kunnen ondermijnen. Daarom zijn robuustheid en aanpassingsvermogen van het uitgezonden signaal fundamentele eigenschappen.

Voor bredere radarapplicaties worden meer gevarieerde golfvormen gebruikt. Chirpsignalen, die hun frequentie over tijd variëren, maken simultane afstands- en snelheidsbepaling mogelijk. Pseudorandom-golfvormen leveren voordelen op het gebied van antijamming en resolutie. Staggered golfvormen, waarin meerdere pulsen met variërende frequentie of fase worden uitgezonden, reduceren ambiguïteiten in afstandsmetingen. Coderingen gebaseerd op fase of frequentie verhogen de interferentierobuustheid en verfijnen doelonderscheiding.

In digitale communicatie daarentegen domineren twee hoofdtypes: single-carrier en multi-carrier golfvormen. Single-carrier systemen gebruiken doorgaans discrete fasemodulaties zoals BPSK, QPSK of 8-PSK. Multi-carrier systemen, zoals OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), verdelen de transmissie over meerdere orthogonale frequentiekanalen. Deze aanpak maakt efficiënte spectrumbenutting mogelijk en verhoogt de robuustheid tegen kanaalvervorming, vooral in mobiele netwerken.

De uitdaging bij RadCom ligt in het verenigen van deze twee domeinen: radar en communicatie. Het vereiste compromis betekent dat er zelden een optimale golfvorm bestaat die alle aspecten tegelijk maximaliseert. In plaats daarvan draait het om een strategische afweging: een golfvorm kiezen die in voldoende mate voldoet aan de kritieke vereisten van beide domeinen, binnen de context van een specifiek gebruiksscenario.

Wat hiernaast belangrijk is om te begrijpen, is dat de golfvormkeuze geen eenmalige beslissing is, maar onderdeel van een dynamisch proces. Naarmate de omgeving verandert – denk aan verkeersdichtheid, weersomstandigheden, of netwerkbelasting – moeten systemen in staat zijn hun golfvormen adaptief aan te passen. Deze adaptiviteit vereist niet alleen slimme algoritmen, maar ook een fundamenteel begrip van de interacties tussen signaalverwerking, kanaalkenmerken en systeemdoelen. Alleen door deze integrale benadering kan RadCom evolueren naar een werkelijk intelligente en veerkrachtige technologie.

Hoe de Communicatieinterfaces van UAV's de Datatransmissie en Netwerkprestaties Beïnvloeden

De controleverbinding is essentieel voor de veiligheid van UAV's tijdens hun operaties. Deze verbinding maakt het mogelijk om controle-informatie met lage datasnelheden tussen UAV's en een grondstation te verzenden, evenals tussen verschillende UAV's onderling. De belangrijkste kenmerken van de controleverbinding tussen UAV's en basisstations (BS) zijn: full-duplex communicatie, hoge betrouwbaarheid, lage latentie, lage datasnelheden en veilige verbindingen. Een onderbreking van de controleverbinding kan ernstige gevolgen hebben voor de operaties van UAV's. Daarom vereist de Internationale Burgerluchtvaartorganisatie (ICAO) dat de controleverbindingen van UAV's werken binnen een specifiek en beveiligd frequentiebereik. ITU heeft goedkeuring verleend voor segmenten binnen de L- en C-banden die aan UAV's zijn toegewezen. In de L-band liggen de goedgekeurde frequenties tussen 960 en 977 MHz, en in de C-band tussen 5030 en 5091 MHz.

Voor communicatie tussen UAV's is de LoS-kanaalcomponent de belangrijkste factor. Het gebruik van mmWave- en 5G-technologieën kan de UAV-UAV-verbindingen voor LoS aanzienlijk verbeteren, wat leidt tot de oprichting van backhaul-netwerken voor communicatie tussen UAV's. UAV's opereren vaak in omstandigheden van continue beweging, wat betekent dat ze in staat zijn om communicatieverbindingen met andere UAV's tot stand te brengen, hetzij direct, hetzij via multi-hop communicatielinks met andere UAV's. Het concept van lucht-tot-lucht (ATA) communicatie wordt veel gebruikt in UAV-netwerken om een backhaul-verbinding tussen verschillende UAV's te creëren, zodat communicatie mogelijk wordt. De communicatiekanalen voor UAV-UAV-verbindingen zijn vaak gebaseerd op de normen voor luchtverkeersbeheersystemen (ATC). Binnen dit kader vertoont ATA overeenkomsten met communicatie in vrije ruimte, vooral in LoS-situaties.

Bij de oprichting van lucht-naar-grond (ATG) communicatie moet zorgvuldig worden geëvalueerd welke technologieën geschikt zijn om ononderbroken en betrouwbare verbindingen te bieden voor zowel gegevens- als controleverbindingen. Er zijn verschillende communicatieopties, zoals satellietcommunicatie, ad-hocnetwerken, cellulaire netwerken en directe verbindingen. In satellietcommunicatie is het belangrijk om de juiste frequenties te selecteren voor zowel LoS- als NLoS-scenario's, aangezien de prestaties van de verbinding sterk afhankelijk zijn van de gebruikte frequentie en de locatie van de UAV. Satellieten in lage aardbaan (LEO) hebben de voorkeur vanwege hun betere latentieprestaties in vergelijking met geostationaire satellieten.

In noodsituaties, wanneer traditionele communicatie-infrastructuren zoals bekabelde netwerken en cellulaire netwerken verstoord zijn, kunnen ad-hocnetwerken worden ingezet. UAV's kunnen fungeren als tijdelijke mobiele basisstations, waarmee ze draadloze communicatieverbindingen kunnen tot stand brengen met de dichtstbijzijnde operationele toegangspunten van een cellulair netwerk. Deze ad-hocnetwerken kunnen snel worden geconfigureerd en aangepast aan veranderende omstandigheden, wat ze uiterst geschikt maakt voor noodgevallen.

De integratie van UAV-netwerken met cellulaire netwerken, vooral in combinatie met opkomende 5G-technologieën, heeft het potentieel om nieuwe mogelijkheden te bieden voor dynamisch spectrumbeheer. Het 5G-netwerk zal waarschijnlijk datasnelheden van rond de 10 Gbit/sec ondersteunen, met een latentie van minder dan 1 ms. Dit maakt het mogelijk om real-time toepassingen van UAV's, zoals het verzenden van video's met hoge resolutie, efficiënt te ondersteunen.

In dit verband kunnen de technologieën die in de lucht-naar-grondverbindingen worden gebruikt, een aanzienlijke invloed hebben op de prestaties van het UAV-netwerk. Zowel satellietcommunicatie als ad-hocnetwerken kunnen bijdragen aan robuuste en flexibele communicatiesystemen die UAV's in staat stellen om in verschillende scenario's te opereren, van zoek- en reddingsoperaties tot het verlenen van hulp in geval van een ramp. Het is belangrijk om de technische mogelijkheden en beperkingen van elke communicatietechnologie zorgvuldig af te wegen, zodat UAV's effectief kunnen bijdragen aan uiteenlopende toepassingen.