Hoe Gebeurtenissen en Verdelingen in IRSA Netwerken de Decodering Beïnvloeden

In een willekeurig netwerk van burst nodes, waarvan de kansen evenredig zijn met de graad van de node, arriveert een burst node met een waarschijnlijkheid die recht evenredig is met de graad van die specifieke node. Het resultaat is dat een burst node verbonden met een willekeurige rand een waarschijnlijkheidsverdeling van graad heeft die evenredig is aan de verdeling van de graad zelf. De correct genormaliseerde waarschijnlijkheidsgenererende functie voor de graden van burst nodes, die op deze manier zijn bemonsterd, wordt gegeven door de formule $1 \sum \Lambda(x)$, waarbij de graad van een burst node in relatie staat tot $\Lambda(x)$, zoals beschreven in de vergelijkingen (13.2) en (13.3).

Deze waarschijnlijkheden worden verder geanalyseerd door de toepassing van de klassieke Poisson-benadering, waarbij de Poisson-verdeling met parameter $\mu = \alpha \beta$ als een benadering voor de binomiale verdeling $Bin(\alpha, \beta)$ kan worden gebruikt, wanneer $\alpha$ groot is en $\beta$ klein. In dit specifieke geval, met $\alpha = M$ en $\beta = RM$, is $\mu = G / R$, zoals gedefinieerd in vergelijking (13.4). Dit resulteert in de benadering voor de waarschijnlijkheid van een rand die verbonden is aan een burst node met graad $k$, waar de snelheid $\lambda_k = \sum 2 \times N_k$ wordt berekend als de som van de graad van de burst nodes.

Deze waarschijnlijkheden spelen een cruciale rol in het decoderen van de gebruiker’s pakket als er een replica van dat pakket is gedecodeerd op een ander slot. De belangrijkste relaties die de decodering sturen, worden gegeven door de vergelijkingen (13.5) en (13.6), waarbij de iteraties van de decoderende processen zich voortzetten van $p$ naar $q$ en vice versa. De evolutie van de gemiddelde waarschijnlijkheden $p$ en $q$ door deze iteraties kan worden beschreven door de vergelijkingen $\bar{q} = \lambda(p)$ en $\bar{p} = 1 - \rho(1 - \bar{q})^{k-1}$, wat de dynamiek van het decoderen karakteriseert.

De grafieken van de graadverdelingen zijn gebaseerd op de definitie die in vergelijking (13.1) wordt gepresenteerd, en deze verdelingen kunnen worden gebruikt om te berekenen welke waarschijnlijkheid een willekeurig gekozen rand verbonden is aan een node met graad $k$. Het eindresultaat is de berekening van de burst-graadverdeling en de edge-graadverdeling, gebaseerd op de initiële aanname dat de kansen voor het verbinden van randen met burst- en slotnodes afhankelijk zijn van de graad van de nodes zelf.

De berekeningen in dit proces bieden waardevolle inzichten in de dynamiek van IRSA-netwerken en zijn cruciaal voor het begrijpen van de prestaties van moderne random access protocollen. Het iteratieve decoderingproces, waarbij de kansen van randen die verbonden zijn met burst en slot nodes worden bijgewerkt, bepaalt of alle pakketten uiteindelijk kunnen worden gedecodeerd bij oneindig grote framegroottes.

Wat is ISAC en waarom het belangrijk is voor de toekomstige draadloze netwerken?

ISAC is de brug tussen de communicatie- en radarsystemen die jarenlang parallel, maar apart, zijn ontwikkeld. Er is echter een groeiende interesse in het onderzoeken van de samenkomst, samenwerking en geïntegreerde ontwerpprincipes van deze twee technologieën. ISAC vertegenwoordigt een ontwerpparadigma waarbij sensoren en communicatie in één systeem worden verweven, zodat het gebruik van draadloze middelen wordt geoptimaliseerd. Het resultaat is niet alleen een efficiënter gebruik van middelen, maar ook de mogelijkheid om de sterke punten van elk systeem te benutten en meer geavanceerde technologische oplossingen te creëren.

Het onderliggende principe van ISAC is dat radiosignalen dubbel gebruikt kunnen worden: naast het overdragen van communicatiegegevens van de zender naar de ontvanger, kunnen deze signalen ook waardevolle informatie verkrijgen uit de fysieke omgeving. Deze duale functionaliteit maakt een naadloze integratie mogelijk waarbij dezelfde draadloze signalen zowel voor communicatie als voor waarneming kunnen worden ingezet. Dit verhoogt de algehele efficiëntie en veelzijdigheid van het geïntegreerde systeem.

ISAC biedt twee belangrijke voordelen ten opzichte van de traditionele benaderingen van communicatie en sensing. Het eerste voordeel is de zogenaamde Integratiewinst, waarbij de middelen optimaal worden benut door het combineren van communicatie- en sensorenfunctionaliteiten. Het tweede voordeel, de Coördinatiewinst, stelt systemen in staat om beide functionaliteiten in balans te houden, waardoor wederzijdse assistentie tussen communicatie en sensing mogelijk wordt. Deze geïntegreerde aanpak benadrukt de vele voordelen van de samenwerking tussen deze twee fundamentele technologieën.

De opkomst van ISAC is het resultaat van de gezamenlijke benutting van spectrale en hardwarebronnen, waarbij strategieën voor interferentiebeheer en co-habitatie helpen om de integratie van sensoren en communicatie te realiseren. Tegelijkertijd wordt ISAC benaderd vanuit het oogpunt van co-ontwerp, waarbij communicatie- en sensorenfunctionaliteiten perfect samengaan in één uniforme signaalvorm. Dit optimaliseert de prestaties en bevordert de coördinatiewinst, wat bijdraagt aan een verhoogde systeem efficiëntie. Het resultaat is een technologie die zich snel positioneert als een revolutie in de draadloze communicatie, vooral in de context van geavanceerde standaarden zoals 5G-Advanced en de verwachte 6G-communicatie.

De bestaande ISAC-systemen kunnen worden onderverdeeld in drie hoofdgroepen op basis van het ontwerp en de signaalformaten:

1. Radar-Centric Design: Dit ontwerp houdt in dat communicatiefuncties worden geïntegreerd in bestaande radarsystemen. Het doel is om de radarsignalen aan te passen om tegelijkertijd communicatie-informatie te moduleren. Dit ontwerp biedt voordelen, vooral op lange afstanden, aangezien radarsystemen in militaire toepassingen vaak een bereik van honderden kilometers hebben.

2. Communication-Centric Design: Hier ligt de focus op het integreren van radar- en sensortechnologieën in de communicatie-infrastructuur. Het doel is om radarsystemen naadloos op te nemen in communicatienetwerken zonder de primaire communicatiefuncties te verstoren.

3. Joint Design and Optimization: Dit ontwerp houdt in dat de signalen, systemen en netwerkinfrastructuren worden geoptimaliseerd zonder voorkeur voor communicatie of sensing. Dit biedt de mogelijkheid voor een echte integratie, waarbij de voordelen van zowel communicatie als sensing volledig benut kunnen worden.

Elk van deze benaderingen heeft zijn eigen voordelen en uitdagingen. De radar-centrische benadering maakt gebruik van de lange-afstands capaciteiten van radars, terwijl de communicatie-centrische benadering de voordelen van communicatie-infrastructuur benut. De gezamenlijke benadering biedt echter het potentieel voor een volledige optimalisatie van zowel communicatie- als sensorfunktionen, wat de meeste voordelen biedt voor de integratie van de twee systemen.

De opkomst van ISAC als technologie biedt niet alleen de mogelijkheid om netwerken te verbeteren, maar opent ook de deur naar nieuwe toepassingen in verschillende sectoren. Denk aan autonome voertuigen die niet alleen communiceren met andere voertuigen, maar ook hun omgeving kunnen waarnemen om veiligere en efficiëntere beslissingen te nemen. Of landbouwapparatuur die niet alleen data verzamelt, maar ook in real-time de omgeving analyseert om optimale resultaten te behalen. De mogelijkheden van ISAC zijn enorm, en het wordt steeds duidelijker dat deze technologie een cruciale rol zal spelen in de ontwikkeling van draadloze netwerken van de toekomst.

Wat is de impact van nabijveldcommunicatie en -sensoren op geïntegreerde systemen?

Wat betreft sensortechnologieën is het nabije-veldmodel bijzonder waardevol, omdat het de mogelijkheid biedt om zowel afstand als hoek van het doelwit te schatten. Dit stelt systemen in staat om een veel completer inzicht te verkrijgen in de ruimtelijke dynamiek van het omgeving, in tegenstelling tot verre-veldmodellen die vaak alleen de hoek kunnen schatten. In deze context speelt het gecombineerde gebruik van communicatie- en sensorfunctionaliteit een sleutelrol bij de ontwikkeling van geïntegreerde systemen, wat een enorme vooruitgang betekent in termen van het begrijpen van omgevingsdynamieken.

Bij de ontwikkeling van volledig digitale antennes binnen het ISAC (Integrated Sensing and Communication) model wordt elke antenne op een basisstation (BS) gekoppeld aan een specifieke radiofrequentieketen. Gedurende een coherente tijdsperiode van T wordt aangenomen dat de communicatiekanalen en de parameters van de te detecteren doelen relatief stabiel blijven. In de beginfase van deze coherente tijdsperiode worden conventionele kanaalschattingstechnieken gebruikt om de communicatiekanalen vast te stellen. Daarna zendt het basisstation een gecombineerd signaal van communicatie en sensing uit. Dit gecombineerde signaal bevat zowel de informatie voor de gebruiker als het sensorische signaal dat specifiek bedoeld is om de vrijheidsgraden van de sensing te vergroten.

In het nabijveldcommunicatiemodel wordt het ontvangen communicatiesignaal door gebruiker k uitgedrukt als een som van de verschillende signalen van andere gebruikers en de sensorinformatie. Hierbij is de ruiscomponent van het signaal normaal gesproken witte Gaussische ruis (AWGN), die de kwaliteit van het ontvangen signaal beïnvloedt. De communicatiecapaciteit voor gebruiker k wordt dan gedefinieerd door een formule die rekening houdt met de kracht van het signaal, de interferentie van andere gebruikers en de ruis.

Het nabijveld sensor-model werkt volgens een ander mechanisme waarbij de ontvangen echo's van een doelwit worden gebruikt om de parameters van dit doelwit te schatten. Dit wordt bereikt door het combineren van de afstand- en hoeksensortechnieken, wat vaak wordt ondersteund door klassieke algoritmen zoals MUSIC (Multiple Signal Classification), die gebruik maken van de orthogonaliteit tussen signaalsubruimten. De effectiviteit van de targetdetectie wordt beoordeeld met behulp van de Cramér-Rao-grens (CRB), die een lagere limiet biedt voor de gemiddelde kwadratische fouten (MSE) voor zowel afstand als hoek.

De toekomstige richting van onderzoek zal ook kijken naar hybride antennesystemen, die gebruik maken van zowel digitale als analoge technologieën. De ontwerpprincipes voor dergelijke systemen kunnen een tweestaps optimalisatieproces omvatten, waarbij de eerste stap gericht is op het optimaliseren van de analoge beamformer om de array-versterking te maximaliseren. De tweede stap zou zich richten op de digitale beamformer en het specifieke sensorische signaal. Dit biedt een interessante benadering voor het verbeteren van de prestaties van hybride antennesystemen en draagt bij aan de verdere ontwikkeling van nabije-veld ISAC-technologieën.

Het is belangrijk te realiseren dat de vooruitgang in ISAC-technologie niet alleen gaat om het verbeteren van de prestaties op het gebied van communicatie en sensing, maar ook om het samenspel tussen deze twee domeinen. Het doel is om systemen te ontwikkelen die niet alleen op zichzelf effectief zijn, maar die ook de synergie tussen communicatie en sensing maximaliseren om zo betere prestaties te leveren in complexe, dynamische omgevingen.

Hoe verbetert het dual-stream CNN-LSTM model de modulatieclassificatie in draadloze communicatie?

Het dual-stream CNN-LSTM model combineert de kracht van convolutionele neurale netwerken (CNN) en long short-term memory (LSTM) netwerken om de herkenning van modulatiesignalen aanzienlijk te verbeteren. Terwijl CNN’s gespecialiseerd zijn in het leren van ruimtelijke correlaties tussen data, zoals de relaties tussen de in-phase (I) en quadrature (Q) componenten van een draadloos signaal, zijn ze minder effectief in het vastleggen van lange termijn temporele afhankelijkheden tussen samplepunten. LSTM netwerken vullen dit gat door tijdreeksen te modelleren en informatie over langere tijdsintervallen vast te houden via hun unieke cel- en verborgen toestanden. Het dual-stream model gebruikt daarom twee parallelle stromen: één die de I/Q componenten analyseert, en een andere die amplitude/phase (A/P) representaties verwerkt. Deze duale aanpak zorgt voor een uitgebreidere en rijkere representatie van het radiosignaal.

Getraind en getest op het RML16 dataset, behaalt dit dual-stream CNN-LSTM model een nauwkeurigheid van circa 90% bij hoge signaal-ruisverhoudingen (SNR), wat een aanzienlijke verbetering betekent ten opzichte van conventionele modellen zoals VTCNN2. Het model toont daarmee aan dat het leren van diverse, complementaire kenmerken via een sterk geparametriseerde en data-gedreven deep learning aanpak essentieel is voor de robuuste herkenning van modulaties in draadloze signalen.

Het nieuwere RML22 dataset, dat diverse en realistischere kanaalomstandigheden en hardware-effecten omvat, stelt hogere eisen aan classificatiemodellen. Dit dataset corrigeert fouten en ad-hoc parameters uit de RML16 en bevat 10 modulatieschema’s met 420.000 complexe RF-signalen die variëren in SNR van −20 dB tot 20 dB. Een basaal CNN model dat drie convolutionele lagen en twee volledig verbonden lagen bevat, bereikt slechts 67% nauwkeurigheid. Dit bevestigt dat een fundamenteel model beperkt is in het leren van de complexe en diverse kenmerken van realistische signalen.

Opnieuw bewijst het dual-stream CNN-LSTM model zijn meerwaarde door ook op het RML22 dataset een nauwkeurigheid van ongeveer 90% te behalen bij hoge SNR-waarden. Deze resultaten onderstrepen het belang van architecturen die verschillende representaties van het signaal kunnen benutten voor het extraheren van complementaire informatie. Naar aanleiding hiervan wordt er gewerkt aan nog geavanceerdere modellen, zoals het quad-stream BiLSTM-Attention model, dat aanvullende signalen en aandachtmechanismen combineert om de classificatie verder te verbeteren.

Belangrijk is dat in draadloze communicatie het begrip van zowel ruimtelijke kenmerken (zoals I/Q correlaties) als temporele afhankelijkheden (signaalveranderingen over tijd) essentieel is voor effectieve modulatieherkenning. Het combineren van meerdere representaties, zoals amplitude/phase naast I/Q, maakt het mogelijk om het signaal op verschillende dimensies te analyseren en zo robuuster te classificeren. Daarnaast is het cruciaal te beseffen dat datasets zoals RML22, die rekening houden met realistische kanaal- en hardware-effecten, de ontwikkeling en evaluatie van modellen dichter bij praktische toepassingen brengen. Voor het ontwerpen van effectieve deep learning systemen is het daarom noodzakelijk om modellen te ontwikkelen die zowel ruimtelijke als temporele patronen leren, met voldoende capaciteit om diverse en complexe signalen te onderscheiden.

Waarom is de MMSE-methode superieur aan de LS-methode voor kanaalestimatie en hoe verbetert deep learning deze aanpak?

De traditionele methoden voor kanaalestimatie zijn gebaseerd op wiskundige modellen die slechts beperkt in staat zijn om de complexe en dynamische aard van draadloze kanalen te vangen. Kanalen worden beïnvloed door multipathpropagatie, fading, interferentie en ruis, factoren die niet eenvoudig te modelleren zijn. Dit maakt conventionele methoden minder geschikt voor real-time toepassingen en voor adaptieve systemen die snel moeten reageren op veranderende kanaalomstandigheden.

In tegenstelling hiermee bieden deep learning (DL) modellen een krachtige manier om complexe, niet-lineaire relaties te leren tussen ontvangen en uitgezonden signalen, zonder expliciete modellering van het kanaal. DL-methoden kunnen zich aanpassen aan tijdsvariabele kanaalomstandigheden en generaliseren beter, wat resulteert in een betrouwbaardere kanaalestimatie. Dankzij vooruitgang in hardware en optimalisatietechnieken kunnen DL-modellen zelfs op embedded of edge devices worden ingezet, wat snelle aanpassing aan veranderende kanalen mogelijk maakt en zo de prestaties van draadloze systemen aanzienlijk verbetert.

Een innovatieve DL-benadering voor kanaalestimatie beschouwt het LS-kanaalmodel op pilot-posities als een laagresolutie en ruisachtige afbeelding van het volledige kanaal. Op deze manier kunnen technieken uit de beeldverwerking, zoals superresolutie en beeldrestauratie, worden toegepast. Superresolutie probeert van een lage resolutie een hogere resolutie afbeelding te maken, waarbij details en scherpte worden behouden. Beeldrestauratie richt zich op het verwijderen van degradaties zoals ruis en vervormingen, om zo de kwaliteit van de afbeelding te verbeteren.

Deze aanpak wordt geïllustreerd door het ChannelNet model, waarin het LS-kanaal op pilot-posities als twee 2D-afbeeldingen wordt beschouwd: één voor de reële waarden en één voor de imaginaire waarden. Beide afbeeldingen ondergaan een tweeledige verwerking: eerst superresolutie via een SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network), gevolgd door ruisonderdrukking met een DnCNN (Denoising Convolutional Neural Network). De SRCNN leert een end-to-end mapping van lage naar hoge resolutie en bestaat uit meerdere convolutionele lagen met ReLU-activatiefuncties, wat resulteert in een verbeterde schatting van het kanaal. De DnCNN bestaat uit twintig lagen en gebruikt residuele verbindingen en batchnormalisatie om de training te versnellen en te stabiliseren, en verwijdert effectief ruis van de superresolutie-uitvoer. Het gecombineerde model levert zo een ruisvrije, hoge-resolutie kanaalmatrix die aanzienlijk nauwkeuriger is dan conventionele schattingen.

Belangrijk is dat het succes van MMSE en DL-benaderingen sterk afhangt van de beschikbaarheid en nauwkeurigheid van kanaalstatistieken en trainingsdata. Het verkrijgen van representatieve trainingsdatasets en het modelleren van het kanaal in diverse omstandigheden is cruciaal voor een betrouwbare toepassing. Daarnaast moeten de rekenkracht en latency in acht worden genomen, vooral in real-time toepassingen. Daarom wordt vaak gezocht naar een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, waarbij DL-modellen steeds vaker als een brug tussen theoretische optimalisatie en praktische inzetbaarheid fungeren.

Verder is het essentieel te beseffen dat kanaalestimatie in draadloze communicatie niet alleen een wiskundig probleem is, maar een multidisciplinair vraagstuk waarbij signaalverwerking, statistiek, en moderne AI-technieken samenkomen. Het voortdurende onderzoek naar hybride modellen die klassieke methoden combineren met DL-technieken, evenals naar robuuste modellen die ook bij beperkte data presteren, blijft van groot belang voor toekomstige draadloze systemen.