In de snel evoluerende wereld van draadloze communicatie netwerken blijft het verbeteren van de spectrale efficiëntie (SE) een prioriteit. De constante stijging van het aantal verbonden apparaten en de diversiteit aan applicaties vereisen netwerken die niet alleen voldoende capaciteit bieden, maar ook de beschikbare spectrum optimaal benutten. Vooral de integratie van cognitieve radio (CR) netwerken speelt een cruciale rol in het delen van het spectrum, wat essentieel is voor de efficiëntie van toekomstige draadloze systemen. In dit verband wordt onderlaag spectrumdeling (underlay spectrum sharing) steeds belangrijker. Dit systeem maakt het mogelijk om tegelijkertijd het spectrum te gebruiken door secundaire gebruikers (CUs), zolang de verstoring voor primaire gebruikers (PUs) binnen acceptabele grenzen blijft.

Het onderlaagmodel biedt aanzienlijke voordelen in termen van spectrale efficiëntie, vooral in vergelijking met traditionele netwerken die gebruik maken van co-gelegen mMIMO-technologieën. Waar in co-gelegen mMIMO-netwerken vaak meer aandacht moet worden besteed aan de coördinatie van signaalverwerking en de vermogensbeperkingen van de zenders, biedt het cell-free mMIMO-netwerk een veelbelovende oplossing. In een cell-free mMIMO-opzet werken een groot aantal geografisch verspreide toegangspunten (AP's) samen om gebruikers zonder celgrenzen van dienst te zijn. Dit vermindert niet alleen de interferentie, maar biedt ook voordelen op het gebied van dekkingsgraad, vooral voor gebruikers aan de rand van het netwerk.

Wanneer we kijken naar de voordelen van het onderlaagnetwerk voor cognitieve gebruikers, is het belangrijk te begrijpen dat de spectrale efficiëntie in deze netwerken kan worden verbeterd door de manier waarop de interferentie wordt beheerd. Het primaire doel van onderlaag spectrumdeling is om tegelijkertijd het spectrum te delen met primaire gebruikers zonder dat dit hun prestaties beïnvloedt. Dit wordt bereikt door een zorgvuldige afstemming van de zendvermogens van de secundaire gebruikers, rekening houdend met de beschikbare informatie over de kwaliteit van het kanaal en de interferentievoorwaarden.

In een co-gelegen mMIMO-systeem worden de primaire gebruikers beschermd door complexe signaalverwerkingstechnieken die de interferentie minimaliseren. Echter, deze systemen hebben vaak te maken met beperkingen zoals lage backhaulvereisten en een verminderde kwaliteit van de dienstverlening aan gebruikers aan de rand van het netwerk. Dit is waar cell-free mMIMO-systemen, met hun geografisch verspreide toegangspunten en verbeterde interferentiebeheersing, een stap voorwaarts kunnen zijn. Door de aanwezigheid van meerdere toegangspunten die samenwerken zonder celgrenzen, kunnen deze systemen de SE aanzienlijk verbeteren, terwijl ze tegelijkertijd de gebruikerservaring verbeteren door de kans op dekking te vergroten.

Het is echter van cruciaal belang dat de secundaire gebruikers (CUs) in onderlaagnetwerken hun zendvermogens zorgvuldig afstemmen om te voldoen aan de interferentie-uitvalkans (IOP) en de spectrale efficiëntie (SE) van zowel de primaire als de secundaire gebruikers te optimaliseren. Dit vraagt om een grondige kennis van de kanaalkwaliteit en het vermogen om de interferentie die wordt gegenereerd door secundaire transmissies goed te beheren. In de praktijk betekent dit dat het CR-netwerk het zendvermogen dynamisch moet aanpassen op basis van de real-time interferentieomstandigheden en de beschikbare spectrale ruimte.

Een ander belangrijk aspect van onderlaagnetwerken is de rol van Massive MIMO (mMIMO) technologie, die al wordt erkend als een essentieel onderdeel van de 5G-netwerken. mMIMO maakt gebruik van een groot aantal antennes om meerdere gebruikers tegelijkertijd te bedienen, wat leidt tot enorme gains in zowel de multiplexing als de array gain. Wanneer mMIMO wordt geïntegreerd in onderlaagnetwerken, kan het de SE van secundaire gebruikers aanzienlijk verbeteren, omdat het in staat is om interferentie effectief te beheren en tegelijkertijd gebruik te maken van onbenutte spectrummogelijkheden.

Cell-free mMIMO-systemen bieden een verdere verbetering ten opzichte van co-gelegen mMIMO-netwerken. Aangezien de toegangspunten geografisch verspreid zijn, kunnen ze gezamenlijk beamforming uitvoeren en daardoor profiteren van macro-diversiteit en ongekende graad van vrijheid in de signaalverwerking. Dit vermindert niet alleen de interferentie, maar verhoogt ook de SE door een efficiënter gebruik van de beschikbare spectrumcapaciteit. Bovendien zorgt de verkorte effectieve transmissiedistance tussen de toegangspunten en de gebruikers voor een lagere path loss, wat resulteert in een grotere transmissiebereik en een lagere vereiste zendvermogens.

Het gebruik van cell-free mMIMO-systemen in onderlaagnetwerken maakt het ook mogelijk om de interferentie beter te beheren, omdat de AP's gezamenlijk kunnen coördineren. De samenwerking van de AP's helpt om schaduwvorming door obstakels te verminderen, wat essentieel is voor het behouden van een goede netwerkdekking, zelfs in stedelijke omgevingen met veel interferentiebronnen.

Wat echter essentieel is om te begrijpen, is dat de technologische vooruitgang die mMIMO en cell-free mMIMO bieden, niet zonder uitdagingen komt. De capaciteit van de fronthaullinks, die de verbindingen tussen de toegangspunten en het centrale verwerkingscentrum verzorgen, blijft een beperkende factor. Deze links worden niet alleen gebruikt voor het transporteren van fysieke signals op de downlink, maar ook voor het uitwisselen van kanaalstate-informatie (CSI) en het synchroniseren van fasen. De capaciteit van deze links speelt een cruciale rol in de algehele prestaties van het systeem, en het beperken van de fronthaulcapaciteit kan invloed hebben op de schaalbaarheid van het netwerk.

Tot slot is het belangrijk te realiseren dat de integratie van cognitieve radio in onderlaagnetwerken, vooral met behulp van mMIMO en cell-free mMIMO, een belangrijke stap is in de richting van het efficiënt benutten van het schaarse spectrum. Dit biedt de mogelijkheid om een groter aantal gebruikers te bedienen met een hogere SE, terwijl tegelijkertijd de interoperabiliteit met primaire gebruikers behouden blijft. De sleutel tot succes ligt in het zorgvuldig afstemmen van interferentiebeperkingen en het gebruik van dynamische technologieën voor zendvermogenregeling, zodat zowel primaire als secundaire gebruikers optimaal kunnen profiteren van de gedeelde spectrumruimte.

Hoe Co-located mMIMO-netwerken Werken: Wiskundige Modellen en Signaaltransmissie

In een co-located massive MIMO (mMIMO) netwerk bestaan meerdere cellen die elk zijn uitgerust met een primaire basestation (PBS) en een secundaire basestation (SBS). Elk van deze basestations is voorzien van een aantal antennes, en in deze opzet wordt aangenomen dat er geen coördinatie is tussen de verschillende cellen, wat het netwerk aanzienlijk verschilt van een cell-free mMIMO netwerk, waarbij de toegangspunten (APs) samenwerken om gebruikers te bedienen. In dit model wordt rekening gehouden met het feit dat er zowel primaire gebruikers (PUs) als secundaire gebruikers (SUs) in elke cel aanwezig zijn.

De kanalen tussen de primaire en secundaire gebruikers en hun respectieve basestations worden gemodelleerd als Rayleigh fading kanalen, wat betekent dat het signaalverval in de communicatie als een willekeurig proces wordt beschouwd, gekarakteriseerd door een bepaalde grote-verlies coëfficiënt, vaak aangeduid met β. De kanalen worden verder beschreven door complexe waardes die de sterkte van de ruis en het signaalverval representeren.

De transmissie van trainingssignalen, of piloten, tussen de gebruikers en hun basestations wordt uitgevoerd om het kanaal tussen de zender en ontvanger te schatten. De piloten moeten zodanig worden gekozen dat ze orthogonaal zijn, zodat de schattingen van het kanaal onafhankelijk kunnen worden gedaan voor elke gebruiker. In een typische situatie is de lengte van de pilotsequenties groter dan de coëherentietijd, hetgeen belangrijk is voor de nauwkeurigheid van de kanaalschatting.

In het geval van een primaire gebruiker die een signaal verzendt naar de PBS in een andere cel, wordt de ontvangen waarde gemodelleerd als een som van meerdere signalen van verschillende gebruikers en antennes, elk met hun eigen specifieke kanaalschattingen. Om het signaal te decoderen, wordt het ontvangen signaal geprojecteerd op de respectieve pilot matrix en de geschatte kanaalwaarden worden vervolgens gebruikt om het oorspronkelijke signaal te reconstrueren. Dit gebeurt met behulp van een minimale kwadratische fout (MMSE) techniek, die zorgt voor de beste schatting van het kanaal, rekening houdend met de ruis en interferentie in het systeem.

Interferentie tussen verschillende cellen is een belangrijk aspect in een co-located mMIMO-netwerk. De interferentie die door de SBS wordt gegenereerd, kan de prestaties van de PUs in naburige cellen beïnvloeden. Daarom moeten de basestations de interferentie zorgvuldig beheren door middel van geschikte transmissie- en interferentiebeheersingsmethoden, zoals het aanpassen van de zendvermogens en het afstemmen van de pilotversterkingen. Interferentie wordt ook geanalyseerd tijdens de training, waarbij de interferentiekanalen tussen de PUs en de SBS worden geschat.

Naast de kanaalschatting zijn er verschillende andere parameters die van invloed zijn op de prestaties van het netwerk, zoals de transmissievermogens van zowel de PBS als de SBS. Het transmissievermogen wordt gecontroleerd door middel van een vermogensbeheersingscoëfficiënt, die is ontworpen om de interferentie en de belasting op het systeem te minimaliseren. Deze coëfficiënt zorgt ervoor dat de sterkte van de signalen tussen de verschillende gebruikers en hun basestations op een efficiënte manier wordt gereguleerd.

De technische details van het proces kunnen verder worden verfijnd door te kijken naar de manier waarop de gegevens in het downlink kanaal van het netwerk worden verzonden. Het PBS gebruikt hierbij een techniek genaamd 'maximum ratio precoding' (MR), die de verzonden signalen aanpast op basis van de kanaalschattingen van de gebruikers. Deze techniek optimaliseert de signaal-ruisverhouding door het signaal zodanig aan te passen dat het effectief bij de ontvanger aankomt, met behulp van de eerder geschatte kanalen.

Belangrijk voor de lezer is het begrip van de impact van interferentie en kanaalschatting in netwerken van deze schaal. Hoewel de techniek van MR-precoding en het gebruik van MMSE-schattingsmethoden theoretisch solide zijn, is de praktische uitvoering vaak afhankelijk van nauwkeurige kanaalinformatie en goed afgestelde interferentiecontrolemechanismen. Het begrijpen van deze principes is cruciaal voor het optimaliseren van de prestaties in grote, co-located mMIMO-netwerken, waar gebruikers vaak gelijktijdig in meerdere cellen communiceren en interferentie van andere cellen een uitdaging vormt.

Hoe de prestaties van VLC-systemen verbeteren door technologieën als RKHS, RFF en RIS in mobiele en multipadomgevingen

Visible Light Communication (VLC) is een veelbelovende technologie die wordt gepromoot als alternatief voor traditionele radiofrequentie-gebaseerde communicatiesystemen. Ondanks de vele voordelen, zoals hoge snelheid en lage latency, staan VLC-systemen voor verschillende technische uitdagingen. Dit geldt vooral voor de effecten van gebruiker mobiliteit, multipad-omstandigheden en de afwezigheid van directe zichtverbindingen (LoS). De integratie van geavanceerde technologieën zoals RKHS-gebaseerde post-distorters, Random Fourier Features (RFF) en Reflecterende Intelligente Oppervlakken (RIS) biedt nieuwe mogelijkheden om deze beperkingen te overwinnen en de algehele prestaties te verbeteren.

RKHS-gebaseerde post-distorters hebben hun effectiviteit bewezen in het verbeteren van de signaalkwaliteit in omgevingen die worden beïnvloed door niet-Gaussiaanse verstoringen. Door gebruik te maken van RFF-gebaseerde expliciete RKHS-methoden, kan de behoefte aan sparsificatie worden geëlimineerd, wat de complexiteit vermindert en het geheugenverbruik binnen een haalbare limiet houdt. Dit maakt ze bijzonder nuttig voor VLC-systemen, waar het geheugenbeperkingen heeft. In eerder onderzoek werd het gebruik van RFF-gebaseerde post-distorters in combinatie met minimaal symbolenfout-ratio (minimum symbol error rate, KMSER) gedemonstreerd, wat aanzienlijke verbeteringen opleverde in termen van prestatie bij VLC-systemen, zoals beschreven in IEEE 802.15r1 PAN VLC-kanalen.

Hoewel deze technieken aanzienlijke voordelen bieden, is hun toepassing sterk afhankelijk van de keuze van de kernelbreedteparameter. De nauwkeurige schatting van deze parameter is essentieel voor het bereiken van de gewenste prestaties, maar dit draagt bij aan de berekeningscomplexiteit. Recent onderzoek heeft aangetoond dat het kiezen van een kernelbreedte via inverse-gamma distributies vergelijkbare prestaties kan opleveren in vergelijking met brute-force technieken.

Naast de invloed van het systeemontwerp speelt de mobiliteit van gebruikers een cruciale rol in de prestaties van VLC-systemen. In scenario's waar de ontvangers of zenders in beweging zijn, kunnen relatieve bewegingen tussen de transmitter en de ontvanger ernstige degradatie van de signaalkwaliteit veroorzaken. Dit komt door het multiplicatieve effect van dopplerverschuivingen, die vooral problematisch kunnen zijn in frequenties zoals de terahertz (THz)-range, waar de Doppler-spreiding veel groter is dan in de traditionele microgolf- en millimetergolfkanalen. Dit effect wordt versterkt door multipad-reflecties in binnenomgevingen, wat leidt tot intersymbol interferentie (ISI) en verhoogde inter-carrier interferentie (ICI), vooral wanneer de vertragingstijd groter is dan de symbolenperiode.

In het licht van deze uitdagingen zijn er innovaties zoals het gebruik van Orthogonal Time Frequency Space-modulatie (OTFS) en de ontwikkeling van nieuwe tijdvariabele kanaalsystemen, die de effecten van gebruikersmobiliteit en multipad kunnen mitigeren. OTFS heeft bewezen de efficiëntie van traditionele systemen zoals O-OFDM te overtreffen, met verbeteringen in zowel bandbreedte- als energie-efficiëntie. Dit wordt nog belangrijker in scenario’s waar de ontvangers zich in een dynamische, mobiele omgeving bevinden.

Een ander groot probleem voor VLC-systemen is de afwezigheid van directe zichtverbindingen, wat kan leiden tot zogenaamde ‘blind spots’. Dit komt voor wanneer objecten of muren het zicht blokkeren tussen zender en ontvanger. Aangezien zichtbaar licht niet door obstakels kan dringen, worden signalen vaak teruggekaatst met verlies van signaalsterkte. Dit probleem kan worden opgelost met de introductie van reflecterende intelligente oppervlakken (RIS), een technologie die veelbelovend is voor het verbeteren van de dekking en het verhelpen van LoS-blokkades. RIS maakt gebruik van reflecterende oppervlakken, die NLoS-paden faciliteren om de communicatieprestaties in gesloten omgevingen te verbeteren. Dit leidt tot een aanzienlijke verbetering in de signaalkwaliteit, zelfs wanneer het directe pad wordt geblokkeerd door obstakels. Onderzoek heeft aangetoond dat de toepassing van RIS-technologie een aanzienlijke prestatieverbetering oplevert in VLC-systemen, zowel binnen als buiten, wat leidt tot betere bitfoutpercentages (BER).

Wat betreft de toepassingen van VLC, zijn er al diverse bestaande en opkomende markten waarin VLC-technologie wordt toegepast. Van optische interconnecties in datacenters en systemen-on-chip (SOC), tot ultrakorte-afstandscommunicatie, waar de technologie de voorkeur heeft vanwege zijn lage latency en hoge bandbreedte. De groei van de optische interconnect-markt, die naar verwachting tegen 2025 17,1 miljard dollar zal bereiken, onderstreept de enorme potentie van VLC in communicatietoepassingen die hoge gegevenssnelheden vereisen. Dit wordt ondersteund door de voordelen van optische verbindingen, die immuun zijn voor elektromagnetische interferentie (EMI) en daardoor ideaal zijn voor gebruik in ruimtecommunicatie en andere kritieke toepassingen.

Hoewel de vooruitzichten voor VLC veelbelovend zijn, blijft het probleem van misalignment en de nauwkeurigheid van de apparatuur een uitdaging in markten zoals optische interconnectie. Desondanks blijven technologieën zoals RIS en geavanceerde modulatiealgoritmes de prestaties van VLC-systemen verbeteren, waardoor ze een levensvatbaar alternatief vormen voor bestaande draadloze communicatie-infrastructuren.

Wat maakt OTFS modulatie effectiever dan traditionele OFDM voor communicatiesystemen?

Orthogonale Tijd-Frequentie Ruimte (OTFS) modulatie heeft aanzienlijke aandacht gekregen vanwege zijn unieke vermogen om betrouwbaardere communicatie te bieden in vergelijking met de traditionele OFDM-modulatie. Dit voordeel wordt vooral duidelijk in omgevingen met hoge mobiliteit. In dergelijke omgevingen kan de gebruikelijke OFDM-modulatie te maken krijgen met interferentie tussen subdragers en vervagende effecten, die de prestaties van het systeem negatief beïnvloeden. OTFS-modulatie pakt deze problemen aan door gelijktijdig gebruik te maken van zowel de tijd- als de frequentiedimensies, wat verder gaat dan de mogelijkheden van conventionele benaderingen.

OTFS werkt in het zogenaamde vertraging-Doppler (DD) domein, wat een unieke en effectieve manier biedt om de uitdagingen van dynamische scenario's, zoals hoge mobiliteit, te overwinnen. Door deze aanpak kunnen signalen betrouwbaarder worden ontvangen en gedecodeerd, zelfs in omgevingen die continu veranderen. Dit verhoogde betrouwbaarheidsniveau heeft geleid tot een groeiende interesse en meer onderzoek, waarbij OTFS wordt gepositioneerd als een veelbelovende oplossing voor toekomstige draadloze communicatiesystemen.

In tegenstelling tot systemen gebaseerd op OFDM, zoals ISAC (Integrated Sensing and Communications), introduceert het OTFS-ISAC systeem een nieuwe benadering door directe interactie tussen de uitgezonden signalen en de kanaalresponsen te faciliteren. Deze interactie vindt plaats in het gecombineerde DD-domein, waar zowel radar- als communicatiefuncties worden geïntegreerd. Dit biedt een robuustere aanpak voor het omgaan met de vertragingen en Doppler-verspreidingen die vaak optreden in dynamische communicatie- en radarscenario’s. OTFS-modulatie maakt het mogelijk om signalen in het DD-domein op een efficiëntere manier te behandelen, wat het systeem veel aantrekkelijker maakt dan traditionele OFDM-gebaseerde systemen.

Onderzoek heeft aangetoond dat OTFS-modulatie aanzienlijk beter presteert dan de conventionele OFDM-schemes, vooral bij het schatten van snelheden. Dit wijst op een grotere robuustheid voor dynamische communicatiescenario's, zoals die in radarapplicaties, waar snelheid en nauwkeurigheid van essentieel belang zijn.

Implementatie van OTFS-modulatie

Er zijn twee hoofdmethoden voor de implementatie van OTFS-modulatie: de Symplectische Eindige Fourier Transformatie (SFFT) en de Discrete Zak Transform (DZT). Beide technieken worden veel gebruikt om OTFS-modulatie mogelijk te maken, maar ze bieden verschillende voordelen afhankelijk van de toepassing. In deze context ligt de focus op de SFFT-gebaseerde modulatietechniek, die wordt geïllustreerd in de transceiverarchitectuur voor OTFS-modulatie.

In een OTFS-systeem wordt het beschikbare bandbreedtegebied verdeeld in subdragers, en de toegewezen tijdsduur wordt opgedeeld in tijdslots. Dit biedt een gestructureerde manier om de OTFS-frame te organiseren, wat cruciaal is voor zowel de transmissie als de ontvangst van signalen. De informatie die in een specifiek Delay-Doppler Resource Element (DDRE) wordt verzonden, wordt gekarakteriseerd door de vertraging en Doppler-schommelingen, wat de modulatietechniek ideaal maakt voor omgevingen met hoge mobiliteit.

De transformatie van de symbolen in het DD-domein naar het Tijd-Frequentie (TF) domein gebeurt via een inverse symplectische eindige Fourier-transformatie (ISFFT). Deze transformatie maakt het mogelijk om signalen te manipuleren in zowel de tijd- als de frequentiedimensies, wat de OTFS-modulatie zijn bijzondere voordelen geeft in vergelijking met traditionele methoden. Vervolgens wordt de OTFS-transmissie gegenereerd door multicarriermodulatie in het TF-domein, waarbij de spectrale kenmerken van het signaal zorgvuldig worden beïnvloed door een pulse shaping filter. Deze filter helpt bij het verbeteren van de betrouwbaarheid van het systeem, vooral in dynamische omgevingen waar de snelheids- en frequentievariaties belangrijk zijn.

Kanaalmodellering in OTFS

Een belangrijk aspect van OTFS-modulatie is de kanaalmodellering. Bij het ontvangen van het signaal wordt een kanaalrespons geïntroduceerd die vertragingen en Doppler-shifts weerspiegelt. In communicatiekanalen, zoals die voor radar of draadloze communicatie, is het kanaal vaak gekarakteriseerd door een klein aantal reflectoren of verstrooiingsobjecten. Deze objecten veroorzaken vertragingen en Doppler-veranderingen die de eigenschappen van het kanaal beïnvloeden.

Door het gebruik van een spaarzame kanaalrepresentatie in het DD-domein kan OTFS de kanaalrespons efficiënter modelleren. In plaats van te werken met een uitgebreid aantal parameters, zoals bij traditionele methoden, maakt de spaarzame benadering het mogelijk om alleen de belangrijkste reflectoren en hun bijbehorende vertragingen en Doppler-veranderingen te gebruiken. Dit vereenvoudigt de signaalverwerking en maakt het systeem veel efficiënter in vergelijking met andere modulatiesystemen.

De kanaalrespons wordt meestal uitgedrukt als een som van Dirac-deltafuncties, waarbij de reflectoren worden gemodelleerd op basis van hun vertraging en Doppler-shift. Deze wiskundige benadering is geschikt voor het modelleren van omgevingen met weinig reflectoren, wat typisch is voor radarsystemen en sommige draadloze communicatiescenario's.

Aanvullende inzichten voor de lezer

Het is belangrijk te begrijpen dat de effectiviteit van OTFS in hoge-mobiliteitsscenario's niet alleen afhangt van de technische implementatie van de modulatie, maar ook van de specifieke eigenschappen van de communicatieomgeving. OTFS kan zijn volledige potentieel pas waarmaken wanneer het wordt toegepast op omgevingen met snelle bewegingen, zoals in voertuigen of drones, waar traditionele OFDM-technieken vaak in de problemen komen door signaalverval en interferentie.

Daarnaast moet de lezer zich ervan bewust zijn dat OTFS-modulatie niet zonder uitdagingen is. De implementatie vereist geavanceerde signaalverwerkingstechnieken, die in sommige gevallen complex kunnen zijn. De keuze van het juiste filter en de efficiëntie van de transformatieprocessen spelen een cruciale rol in de uiteindelijke prestaties van het systeem.

OTFS biedt echter een veelbelovende benadering voor de toekomst van draadloze communicatie en radar, vooral in contexten die extreme mobiliteit en dynamische omgevingen vereisen. Het is essentieel voor ingenieurs en onderzoekers om de voordelen van OTFS goed te begrijpen en te implementeren in real-world scenario’s, waarbij de dynamische natuur van de communicatienetwerken en radarsystemen centraal staat.

Hoe Nixon de Zwarte Stem Verloor en de Zuidelijke Racisten Omarmde
Wat is de rol van de Caledonian Isles in de moderne Schotse veerdienst en wat brengt de toekomst?
Hoe waterstofopslag en -transport de toekomst van duurzame energie kan hervormen
Hoe valideer je een lijst met posities en bereikformaten in je programma?
Hoe Dynamische Systemen en Ergodisch Chaos de Lange Termijn Gedrag Bepalen