Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
In de wereld van draadloze communicatie is de optimalisatie van spectrumgebruik een belangrijke uitdaging. Traditionele technieken zoals OMA (Orthogonal Multiple Access) kunnen echter inefficiënt zijn in scenario's met veel gebruikers of variabele verkeerslasten. Hier komt NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) in beeld, een techniek die probeert meerdere gebruikers tegelijkertijd dezelfde frequentieband te laten delen door middel van geavanceerde signaalverwerking.
Bij NOMA wordt de capaciteit van een communicatiekanaal niet benut door de signalen van gebruikers orthogonaal van elkaar te scheiden, maar door gebruik te maken van de verschillende kanaalkwaliteiten van de gebruikers. Dit wordt mogelijk gemaakt door Superposition Coding (SC) en Successive Interference Cancellation (SIC), technieken die het mogelijk maken om interferentie tussen signalen te onderdrukken en daardoor een hogere spectrale efficiëntie te bereiken.
Bij het gebruik van NOMA is de verdeling van het transmissievermogen essentieel voor het behalen van optimale prestaties. Een veelgebruikte benadering is het optimaliseren van de vermogensallocatie, bijvoorbeeld door een doelstelling te formuleren die rekening houdt met de gewichten van de sterkere en zwakkere gebruikers. Deze doelstelling kan worden uitgedrukt als een functie die het totale verbruik van transmissievermogen in een netwerk minimaliseert, terwijl de gebruikers hun datarates maximaliseren.
De optimale vermogensverdeling kan worden bepaald door iteratief de doelstelling te optimaliseren met een parameter die de balans tussen de sterke en zwakke gebruikers regelt. In dit proces moeten meerdere parameters worden afgewogen, zoals de verhouding van de signaal-ruisverhouding (SNR) van de gebruikers, de sterkte van hun respectieve kanalen en de beperkingen van het transmissievermogen.
In het geval van een uplink PD-NOMA (Power Domain NOMA) systeem, waarbij meerdere gebruikers data naar een basisstation (BS) sturen, is het noodzakelijk om het ontvangen vermogen van de signalen van verschillende gebruikers gelijk te maken aan een vooraf vastgesteld targetvermogen. Dit kan door een transmissievermogen controlemechanisme, waarbij het vermogen van elke gebruiker wordt aangepast afhankelijk van de afstand tot het basisstation en de benodigde signaalsterkte.
Een belangrijk aspect van NOMA is de toepassing van SIC aan de kant van het basisstation. Dit stelt het systeem in staat om de signalen van verschillende gebruikers, die tegelijkertijd worden verzonden, te scheiden en te decoderen door eerst de sterkste signalen te verwijderen en vervolgens de zwakkere signalen te verwerken. Dit proces zorgt ervoor dat de datarates van de gebruikers aanzienlijk toenemen, zelfs in scenario’s met verschillende kanaalomstandigheden.
Een voorbeeld van de toepassing van NOMA is de uplink communicatie van twee gebruikers, waarbij de sterkste gebruiker een signaal van 20 dB SNR (Signaal-Ruis Verhouding) heeft en de zwakkere gebruiker een SNR van 0 dB. Het totale vermogen is gelijk aan één eenheid. Door het vermogen te splitsen (bijvoorbeeld P1 = 0,2 en P2 = 0,8), kan het systeem de datarates van beide gebruikers optimaliseren. Dit leidt tot een aanzienlijke verbetering van de spectrale efficiëntie vergeleken met traditionele OMA-benaderingen.
Toch zijn er uitdagingen bij het implementeren van NOMA, vooral bij het gebruik van SIC. De effectiviteit van SIC is afhankelijk van de mate van interferentie tussen de signalen van gebruikers. Dit betekent dat als de signaalverschillen te klein zijn, de techniek mogelijk niet effectief is en de verwachte verbetering van de datarates niet gerealiseerd wordt. Het is daarom essentieel om een goede balans te vinden in de vermogensverdeling en om ervoor te zorgen dat de kanaalomstandigheden van de gebruikers optimaal worden benut.
In een uplink NOMA-systeem is de transmissievermogencontrole van groot belang. Het basisstation moet de vermogensniveaus van verschillende gebruikers afstemmen om ervoor te zorgen dat de ontvangen signalen voldoen aan de vereiste sterkte voor een efficiënte verwerking. Dit kan worden bereikt door een vermogenscontrolemechanisme te gebruiken, dat rekening houdt met de afstand van de gebruikers tot het basisstation, de path loss en andere omgevingsfactoren.
Bij de implementatie van NOMA is het ook belangrijk om te begrijpen dat het systeem vereist dat de gebruikers met hogere path loss (d.w.z. gebruikers die verder van het basisstation zijn) lagere vermogensniveaus ontvangen dan gebruikers die dichterbij het basisstation zijn. Dit wordt bereikt door een power back-off schema, waarbij het transmissievermogen van gebruikers wordt aangepast afhankelijk van hun volgorde in de transmissielijst. Dit zorgt ervoor dat de gebruiker met de sterkste signaalsterkte zijn bericht eerst verzendt, terwijl zwakkere gebruikers met een lager vermogen hun berichten later verzenden.
Naast de technische aspecten is het belangrijk dat gebruikers en netwerkbeheerders zich bewust zijn van de impact die NOMA kan hebben op de algehele netwerkprestaties, zoals de verbetering van de spectrale efficiëntie, de verhoging van de datarates voor zwakkere gebruikers en de efficiëntere benutting van het beschikbare spectrum. Het succes van NOMA vereist echter een zorgvuldig beheer van de beschikbare middelen, de juiste keuze van systeemparameters en de implementatie van geschikte interferentiemitigerende technieken, zoals SIC, om de voordelen van deze techniek te maximaliseren.
Hoe IRS Geassisteerde Draadloze Communicatie SNR en OP Analyse Beïnvloedt
De prestatieanalyse van draadloze communicatie-systemen met behulp van een Intelligent Reflecting Surface (IRS) is essentieel voor het begrijpen van het gedrag van het signaal-ruisverhouding (SNR) en de uitvalkans (OP). In deze sectie wordt de statistische afleiding van de cumulatieve distributiefunctie (CDF) en de kansdichtheidsfunctie (PDF) van de SNR besproken, evenals de analyse van OP in verschillende fadescenario’s.
De kansverdeling van SNR, γ, wordt benaderd door gebruik te maken van de statistieken van het ontvangen signaal, waarbij verschillende benaderingsmethoden zoals de Centrale Limiet Theorem (CLT) en de LSE-methode (Least Squares Estimation) worden toegepast. In veel gevallen wordt een niet-ideale fading verondersteld, hetgeen leidt tot een complexere maar meer realistische beschrijving van de kansverdeling van de SNR.
In de context van IRS-geassisteerde draadloze communicatie is het van belang te begrijpen dat de SNR, γ, vaak een combinatie is van meerdere fadingcomponenten. De CDF van de SNR kan bijvoorbeeld worden afgeleid door het gebruik van een functie die de normale verdeling van de fadingparameters, zoals de Bessel-functie, combineert met de aanpassingen door IRS-elementen. De transformatie van de kansvariabelen maakt het mogelijk om de PDF van de SNR af te leiden en deze in te zetten voor verdere analyses zoals de OP.
Wanneer we bijvoorbeeld de CLT toepassen, krijgen we de volgende benadering van de CDF van de SNR:
waarbij en de gemiddelde waarde en de standaarddeviatie zijn van de fadingparameters, respectievelijk, en de Gaussische Q-functie. Deze benadering is bijzonder nuttig wanneer we te maken hebben met een groot aantal IRS-elementen.
In tegenstelling tot de CLT benadert de LSE-methode de CDF van de SNR beter, zelfs met een kleiner aantal IRS-elementen. Deze benadering maakt gebruik van een expansie van de eerste termen van de kansvariabele, hetgeen leidt tot een meer nauwkeurige benadering van de PDF van de SNR, zoals te zien in de onderstaande formule:
Het voordeel van deze methode is de hogere precisie, zelfs bij minder IRS-elementen, en het biedt daarom waardevolle inzichten in de prestaties van draadloze systemen onder realistische omstandigheden.
In gevallen van zeer hoge SNR (asymptotische analyse) wordt aangenomen dat de gemiddelde SNR, \gamma_{\bar}, naar oneindig gaat. Dit leidt tot een vereenvoudigde analyse van de OP, wat de kans is dat de SNR onder een bepaald drempelniveau valt. De asymptotische uitvalkans wordt afgeleid door het toepassen van de transformatieregels voor kansvariabelen, wat resulteert in de volgende uitdrukking voor de OP bij niet-identieke fadingomstandigheden:
P_{out}^{\infty} \approx \frac{G \gamma_{th}^L}{\gamma_{\bar}^L}waarbij het aantal fadingcomponenten is. Dit toont aan dat de OP afhangt van de kracht van de fadingcomponenten en de gemiddelde SNR, met als gevolg dat de prestatie van het systeem zich aanzienlijk verbetert bij grotere waarden van .
In situaties met identieke fadingomstandigheden, waarbij de fadingparameters uniform zijn voor alle kanalen, kan de asymptotische OP verder vereenvoudigd worden. De bijbehorende CDF en PDF worden dan afgeleid uit de eigenschappen van de gecombineerde fadingparameters, hetgeen leidt tot de uitdrukking:
P_{out}^{\infty} \approx \frac{U \gamma_{th}^L}{\gamma_{\bar}^L}waarbij een constant is dat afhangt van de specifieke eigenschappen van de fadingkanalen.
De diversiteitsorde, die de mate van verbetering van de prestaties van het systeem met toenemende aantal IRS-elementen aanduidt, kan ook worden geanalyseerd. De diversiteitsorde wordt gedefinieerd als de negatieve logaritme van de asymptotische OP, en het resultaat toont aan dat de diversiteit slechts afhangt van het aantal IRS-elementen . Voor zowel identieke als niet-identieke fadingomstandigheden is de diversiteitsorde dus gelijk aan .
Naast de OP is ook de gemiddelde symbolfoutkans (ASER) een belangrijke maat voor de prestaties van draadloze communicatie in fadingomstandigheden. De ASER wordt berekend door het uitvoeren van een statistische gemiddelde over de conditie van de symbolfoutkans (CSER), die afhankelijk is van de PDF van de SNR. Dit kan leiden tot preciezere schattingen van de foutkansen en daardoor tot een betere optimalisatie van het systeemontwerp.
Het is belangrijk te realiseren dat de analyse van de SNR en OP voor IRS-geassisteerde systemen essentieel is om de systeemprestaties nauwkeurig te kunnen voorspellen en optimaliseren, vooral onder realistische fadingomstandigheden. Deze methoden bieden krachtige hulpmiddelen voor ingenieurs die werken aan draadloze communicatienetwerken, en helpen bij het ontwerpen van robuuste en efficiënte systemen.
Hoe werkt de Quad-Stream BiLSTM-Attentie Architectuur voor Modulatieclassificatie en Kanaalestimatie in Draadloze Communicatie?
De Quad-Stream BiLSTM-Attentie (QSLA) architectuur combineert geavanceerde technieken uit de diepe neurale netwerken om modulatieclassificatie binnen draadloze communicatie te optimaliseren. De kern van dit model is een combinatie van ruimtelijke en temporele kenmerken die via meerdere signaalstromen worden geëxtraheerd en gecombineerd. Het uitgangspunt ligt in het verwerken van verschillende vormen van signalen: .XI/Q, .XA/P, en de onafhankelijke componenten .XI en .XQ. Deze signalen bieden een rijk palet aan informatie omdat .XA/P wordt afgeleid uit het basisbandsignaal .XI/Q via een specifieke transformatie, wat resulteert in een extra dimensie van gegevens voor de feature-extractie.
De ruimtelijke kenmerken worden geïdentificeerd via 1-D convolutionele lagen met 128 kernels van grootte 3×3, gevolgd door een aReLU-activatiefunctie. Om de orthogonale componenten .XI en .XQ effectief te combineren, worden eerst de individuele kenmerken samengevoegd en daarna opnieuw gefilterd door een convolutionele laag met kernels van 1×1. Deze aanpak bevordert de integratie van niet-gecorreleerde informatie uit verschillende kanalen, wat cruciaal is om subtiele patronen te vangen. Daarna volgen twee extra convolutionele lagen om hogere-orde kenmerken te leren, met een laatste max-pooling stap om de dimensie te reduceren en de representaties compacter te maken.
De temporele kenmerken worden geleerd door middel van een BiLSTM-laag met 128 cellen en tanh-activatie. Een BiLSTM bestaat uit twee LSTM-lagen die respectievelijk de tijdreeks in voorwaartse en achterwaartse richting verwerken. Hierdoor wordt niet alleen de directe tijdsafhankelijkheid benut, maar ook de context uit het verleden en de toekomst. Dit is essentieel bij dynamische signalen waarbij het tijdsverloop van cruciaal belang is. Vervolgens past het model een attentielaag toe. Deze laag bepaalt gewichten die aangeven welke temporele kenmerken het belangrijkst zijn voor de uiteindelijke classificatie. De dot-product attentiemechanisme zorgt voor een gedifferentieerde focus op relevante delen van de sequentie, wat leidt tot een efficiëntere en accuratere interpretatie van de data.
Het gecombineerde resultaat van de attentielaag wordt geflatteerd en doorgegeven aan een Softmax-classificatielaag met tien klassen. L2-regularisatie wordt toegepast om overfitting tegen te gaan, wat essentieel is bij het trainen op complexe datasets zoals RML22. De prestaties van de QSLA tonen aanzienlijke verbeteringen ten opzichte van traditionele dual-stream CNN-LSTM en baseline CNN modellen, met accuratesse die in hoge signaal-ruisverhoudingen (SNR’s) dicht bij 99% komt.
Naast classificatie speelt machine learning ook een sleutelrol in regressietaken binnen draadloze systemen, zoals kanaalestimatie en optimale vermogensallocatie. Kanaalestimatie is cruciaal omdat het helpt het effect van het kanaal op het signaal te compenseren, wat noodzakelijk is om de originele data nauwkeurig te reconstrueren. Traditioneel worden hier technieken als Least Squares (LS) en Minimum Mean Square Error (MMSE) toegepast. LS gebruikt bekende pilot-symbolen om de kanaalrespons te schatten zonder kennis van kanaalstatistieken, terwijl MMSE deze statistieken benut voor betere prestaties.
In een OFDM-systeem wordt het ontvangen signaal op een gegeven tijdslot en subcarrier uitgedrukt als een product van het kanaal en het verzonden symbool plus ruis. Dit model beschouwt het kanaal als een matrix met frequentie- en tijdsafhankelijke elementen. LS schat de kanaalrespons alleen op de pilotposities en gebruikt interpolatie om de respons op andere punten te bepalen. MMSE integreert daarnaast kennis over kanaalstatistieken om een nauwkeurigere schatting te bereiken.
Diepe leermethoden winnen aan populariteit omdat ze conventionele methoden zoals LS en MMSE kunnen verbeteren. DL-technieken zijn in staat om complexe, niet-lineaire patronen in de kanaalrespons te leren en daardoor betere prestaties te leveren bij kanaalestimatie en feedback van kanaalstatusinformatie. Dit is van groot belang in scenario’s met snel veranderende kanalen en hoge eisen aan nauwkeurigheid en latentie.
Belangrijk om te begrijpen is dat de combinatie van ruimtelijke en temporele kenmerken, gekoppeld aan een attentiemechanisme, niet alleen de classificatie van signalen naar modulatieklassen verbetert, maar ook de basis legt voor geavanceerde regressietaken binnen draadloze communicatie. De effectiviteit van dergelijke modellen hangt sterk af van de kwaliteit van de inputsignalen en de zorgvuldige integratie van domeinspecifieke kennis, zoals het gebruik van pilot-symbolen en kanaalstatistieken. Bovendien speelt de regulering van modelcomplexiteit een essentiële rol bij het voorkomen van overfitting en het garanderen van generaliseerbaarheid op onbekende data.
Verder is het essentieel te beseffen dat de prestaties van machine learning modellen in draadloze communicatie niet alleen worden bepaald door de architectuur zelf, maar ook door de dataset en de trainingsomstandigheden. Hoge signaal-ruisverhoudingen, variërende kanaalomstandigheden en heterogeniteit van het netwerk beïnvloeden direct de robuustheid en toepasbaarheid van het model. Daarom is het integreren van adaptieve mechanismen en continue training in operationele omgevingen een noodzakelijk aandachtspunt voor toekomstige toepassingen.