In de context van Internet of Things (IoT) toepassingen komt de LoRa-technologie naar voren als een krachtige oplossing voor het draadloos overbrengen van kleine hoeveelheden gegevens over lange afstanden met een laag energieverbruik. Het gebruik van LoRa is bijzonder waardevol in toepassingen zoals slimme steden en landbouwmonitoring, waar sensoren verspreid over grote gebieden, zoals stedelijke zones of landbouwvelden, gegevens moeten doorgeven, vaak met weinig energieverbruik en over afstanden die traditionele technologieën zoals Wi-Fi of Bluetooth niet efficiënt kunnen ondersteunen.

LoRa maakt gebruik van een specifieke modulatie-techniek, namelijk het chirp spread spectrum (CSS), die het mogelijk maakt om gegevens over afstanden van enkele kilometers te versturen, terwijl de datatransmissie beperkt blijft tot een laag gegevenssnelheid (tussen de 0,3 en 27 kbps). Deze eigenschappen maken het ideaal voor het verzenden van sensorgegevens zoals temperatuur, luchtvochtigheid of bodemvochtigheid, die in veel IoT-toepassingen essentieel zijn. De technologie is ontworpen om een energie-efficiënte communicatie mogelijk te maken, wat vooral belangrijk is voor sensoren die op batterijen werken.

Ondanks de voordelen van LoRa, zoals de grote dekking en het lage energieverbruik, is er een belangrijk nadeel: de gevoeligheid voor interferentie. Deze interferentie kan de betrouwbaarheid van de communicatie aanzienlijk verminderen door het verlies van frames. Er zijn twee belangrijke oorzaken voor deze interferentie. Ten eerste werkt LoRa op een ongecontroleerd spectrum, waardoor elke gebruiker signalen kan uitzenden, wat kan leiden tot botsingen tussen signalen. Ten tweede maakt LoRaWAN, het veelgebruikte link-layer protocol voor LoRa, gebruik van een ongecoördineerde ALOHA-techniek voor kanaaltoegang, waarbij het ontbreken van synchronisatie en middelenallocatie kan resulteren in extra botsingen en frameverlies.

Om de betrouwbaarheid van gegevensoverdracht te verbeteren, worden er verschillende mechanismen toegepast. Een veelgebruikte oplossing is het "bevestigde uplink" mechanisme, waarbij het apparaat na het verzenden van een gegevensframe een bevestigingssignaal (ACK) verwacht van de ontvanger. Als deze bevestiging uitblijft, wordt het frame opnieuw verzonden. Hoewel dit een eenvoudige oplossing is die makkelijk te implementeren is, heeft het belangrijke nadelen. Ten eerste kan de bevestiging van frames door de ontvanger zelf leiden tot verlies van gegevens, aangezien de zender en ontvanger tegelijkertijd signalen kunnen versturen. Ten tweede vereist het ontvangen van bevestigingssignalen dat de sensor zijn radio ingeschakeld houdt, wat voor sensoren op batterijen een aanzienlijke belasting vormt.

Een alternatieve benadering is het gebruik van redundantie via forward erasure correction. Hierbij wordt elk bericht meerdere keren verzonden zonder te wachten op een bevestiging van de ontvanger. Dit verhoogt de kans dat een frame succesvol wordt ontvangen, ook als er interferentie of verlies optreedt. Een geavanceerdere versie van deze techniek maakt gebruik van gecodeerde redundantie, waarbij de herhaalde berichten worden vervangen door lineaire combinaties van berichten. Hoewel gecodeerde redundantie een complexere implementatie vereist, blijkt uit studies dat het vaak effectiever is dan eenvoudige berichtreplicatie, vooral in omgevingen waar ALOHA-kanaaltoegang wordt gebruikt.

Voor toepassingen waarbij grotere berichten moeten worden verzonden, zoals bijvoorbeeld een gecomprimeerde afbeelding van een landbouwveld of een systeemlogboek voor foutopsporing, wordt een nog krachtigere techniek toegepast: rateless coding. In dit geval worden willekeurige lineaire combinaties van datablokken verzonden, zonder dat het nodig is voor de ontvanger om elk individueel blok te bevestigen. De ontvanger hoeft alleen maar een cumulatieve bevestiging te sturen zodra het volledige bestand is gedecodeerd. Dit maakt de overdracht van grotere bestanden over LoRa-netwerken mogelijk, zelfs als de netwerkomstandigheden variëren en zonder dat de energieconsumptie van sensoren onacceptabel hoog wordt.

Het gebruik van rateless coding biedt aanzienlijke voordelen bij het betrouwbaar verzenden van bestanden, omdat het de behoefte aan continue communicatie tussen zender en ontvanger minimaliseert en de energiebelasting voor sensoren aanzienlijk verlaagt. Deze technologie maakt het mogelijk om grote hoeveelheden gegevens over lange afstanden te verzenden zonder dat de betrouwbaarheid van de overdracht in gevaar komt, zelfs in een omgeving met interferentie en beperkte bandbreedte.

Bij het ontwerpen van IoT-toepassingen die gebruikmaken van LoRa-technologie is het essentieel om zowel de voordelen als de beperkingen van deze technologie in overweging te nemen. De keuze voor LoRa moet gebaseerd zijn op de specifieke eisen van de toepassing, zoals de vereiste communicatieafstand, het energieverbruik van de sensoren, en de mate van betrouwbaarheid die gewenst is. Het toepassen van geavanceerde technieken zoals rateless coding kan helpen om de betrouwbaarheid van gegevensoverdracht te verbeteren, vooral in scenario's waarin grote bestanden moeten worden overgedragen of wanneer er sprake is van veel interferentie.

Hoe kan K-IRSA het maximum doorvoersnelheid bereiken bij het omgaan met meerdere gelijktijdige transmissies in IoT-netwerken?

IRSA (Inverted Repetition Slotted ALOHA) is een protocol dat oorspronkelijk is ontwikkeld voor netwerken met veel gebruikers, zoals het Internet of Things (IoT). De basis van het protocol is simpel: gebruikers verzenden hun gegevens via slots, en de herhalingen van berichten moeten zorgvuldig worden gekozen om te voorkomen dat er conflicten ontstaan bij de ontvangst van de gegevens. Dit resulteert in een efficiënter gebruik van de netwerkbronnen, maar ook in de noodzaak om een zorgvuldig evenwicht te vinden tussen de herhalingsfrequentie en het transmissievermogen.

In de context van satellietnetwerken die zijn geoptimaliseerd voor IoT-toepassingen, heeft recent onderzoek aangetoond dat verschillende beperkingen op het totale transmissievermogen en de codeermate de optimale graadverdeling van de herhalingen volledig kunnen veranderen. Dit betekent dat voor praktische implementaties, de graadverdeling specifiek moet worden berekend op basis van de beschikbare transmissiecapaciteit en de vereiste codeermate.

Een nieuw paradigma dat wordt voorgesteld in recent onderzoek, laat apparaten toe hun gegevenssnelheden en/of transmissievermogen aan te passen, afhankelijk van de gekozen herhalingsgraad. Dit zou de efficiëntie van de transmissies verder kunnen verbeteren door dynamisch te reageren op veranderende netwerkcondities. In andere onderzoeken is een variant van IRSA voorgesteld waarbij gebruik wordt gemaakt van temporele diversiteit en het "capture effect" om de doorvoer van het systeem te verbeteren. Deze benadering optimaliseert de graadverdeling van herhalingen, samen met een parameter voor vermogensregeling, om de totale systeemdoorvoer te maximaliseren.

Naast de graadverdelingen speelt de verbetering van de foutcorrectiecapaciteiten een cruciale rol in het verbeteren van de prestaties van IRSA-systemen. Dit heeft geleid tot de ontwikkeling van CSA (Collision-Sense ALOHA) varianten, waarbij gebruik wordt gemaakt van imperfectie in de interferentieannulering (IC). Bij de klassieke benaderingen wordt aangenomen dat IC perfect kan worden toegepast, maar in de praktijk zijn er vaak verstoringen zoals signaalfoutschattingen die leiden tot fouten in het annuleringsproces. Dit kan resulteren in een ophoping van residuele energie, wat de kans op foutieve annuleringen vergroot naarmate het aantal SIC (Successive Interference Cancellation)-operaties toeneemt.

Een andere interessante benadering is het gebruik van CSA in combinatie met Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA), wat als een belangrijke onderzoekslijn wordt gezien. NOMA biedt het voordeel van het verzenden van meerdere signalen tegelijkertijd zonder dat er orthogonaliteit vereist is, wat de efficiëntie van de spectrumtoewijzing verbetert. Recent onderzoek naar de combinatie van ALOHA met NOMA heeft aangetoond dat het gecombineerde systeem een aanzienlijk hogere doorvoer biedt, vooral wanneer het aantal actieve IoT-apparaten toeneemt.

Met de opkomst van K-MPR (Multiple Packet Reception) komt er een nieuwe dimensie naar voren voor het optimaliseren van IRSA. In traditionele IRSA-systemen kunnen slechts één pakket per slot succesvol worden gedecodeerd. Het gebruik van K-MPR maakt het mogelijk om meerdere pakketten tegelijkertijd te decoderen, wat een enorme doorvoersnelheidswinst kan opleveren bij hoge systeembelasting. Dit wordt een K-IRSA systeem genoemd, waarbij het aantal pakketten dat tegelijkertijd gedecodeerd kan worden, gelijk is aan K. Dit zou de prestaties van traditionele IRSA aanzienlijk kunnen verbeteren, vooral in scenario’s met grote netwerken en hoge interactie tussen apparaten.

Het integreren van MPR in IRSA is van groot belang omdat het de structuur van de interfererende signalen benut, waardoor het systeem meer gelijktijdige gebruikers kan ondersteunen zonder de prestaties te verminderen. Echter, er is nog geen onderzoek gepubliceerd dat optimale graadverdelingen biedt voor K-MPR die het theoretische maximum van K-pakketten per slot kunnen bereiken, zoals het klassieke IRSA-systeem dat zijn limiet van 0,1 pakket/slot haalt in een collision channel model.

Het toevoegen van MPR aan IRSA kan dus leiden tot een aanzienlijke verbetering van de netwerkcapaciteit, maar het is essentieel om de juiste graadverdelingen en transmissieparameters te berekenen op basis van de specifieke netwerkvereisten. Dit zorgt ervoor dat K-IRSA niet alleen de prestaties verbetert, maar ook voldoet aan de realistische eisen van moderne IoT-netwerken.

Hoe kan de effectiviteit van tegenmaatregelen tegen adversariale aanvallen in diepe leermodellen voor draadloze communicatie worden vergroot?

De effectiviteit van diepe leermodellen in draadloze communicatie kan aanzienlijk worden verhoogd door adversariale training, een techniek die erop gericht is de robuustheid van modellen te verbeteren tegen aanvallen. In een typische situatie van adversariale aanvallen wordt een model misleid door het toevoegen van kleine, zorgvuldig gegenereerde verstoringen aan de inputdata, wat resulteert in onjuiste voorspellingen. Dit probleem is bijzonder relevant voor systemen die gebruik maken van diep leren voor taak-specifieke toepassingen, zoals modulatieherkenning in draadloze communicatie. Het trainen van een model met zowel schone als adversariale voorbeelden kan het vermogen van het model om onderscheid te maken tussen de twee aanzienlijk verbeteren, wat leidt tot een lagere kans dat de aanvallen succesvol zijn.

De adversariale training zorgt ervoor dat het model niet alleen leert van de schone data, maar ook de verbanden tussen deze data en de verstoringen die door aanvallers zijn ingebracht. Het resultaat is een model dat beter in staat is om aanvallen te herkennen en erop te reageren, waardoor de kans dat een aanvaller erin slaagt om de uitvoer van het model te manipuleren, drastisch wordt verminderd. Dit is cruciaal voor toepassingen waarbij de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de voorspellingen essentieel zijn, zoals in de context van het toewijzen van zendvermogen in Massive MIMO (Multiple Input Multiple Output) systemen.

In dergelijke systemen kunnen de gevolgen van misleidende voorspellingen ernstige verstoringen veroorzaken in de prestaties van de draadloze communicatie-infrastructuur, wat kan leiden tot inefficiënt gebruik van middelen en zelfs systeemstoringen. De toepassing van adversariale training helpt niet alleen om de prestaties van het model te verbeteren in termen van nauwkeurigheid, maar versterkt ook de algehele veiligheid en betrouwbaarheid van het systeem.

Het implementeren van tegenmaatregelen tegen adversariale voorbeelden vereist echter meer dan alleen het toepassen van adversariale training. Het is ook belangrijk om te begrijpen dat de aard van adversariale aanvallen dynamisch is, en aanvallers voortdurend nieuwe technieken ontwikkelen om modellen te misleiden. Dit betekent dat de ontwikkelaars van draadloze communicatiesystemen voortdurend de effectiviteit van hun modellen moeten evalueren en verbeteren door nieuwe aanvallen te simuleren en daarop te reageren.

Naast adversariale training kunnen andere technieken zoals het gebruik van robuuste optimalisatie-algoritmen en het verbeteren van de datasetkwaliteit een belangrijke rol spelen in het verbeteren van de robuustheid van diepe leermodellen. Het verkrijgen van grotere en meer representatieve datasets kan de kans verkleinen dat een model gevoelig is voor onverwachte verstoringen, aangezien het model een breder scala aan realistische scenario's leert kennen tijdens de trainingsfase. Bovendien kunnen ensemble-methoden, waarbij meerdere modellen samenwerken om de uiteindelijke voorspelling te maken, de prestaties verder verbeteren en de effecten van adversariale aanvallen verminderen.

Een ander belangrijk aspect is de juiste balans tussen de nauwkeurigheid van het model en de rekenefficiëntie. In de praktijk moeten systemen voor draadloze communicatie niet alleen robuust zijn tegen aanvallen, maar ook efficiënt genoeg om in real-time te functioneren, gezien de enorme hoeveelheid data die vaak moet worden verwerkt. Het vinden van de juiste balans tussen robuustheid en snelheid is dan ook een essentieel onderdeel van het ontwerp van diepe leermodellen voor draadloze communicatie.

Het gebruik van geavanceerde evaluatiemethoden, zoals cross-validation en adversariale evaluatie, is eveneens essentieel om ervoor te zorgen dat het model goed presteert onder verschillende omstandigheden en goed bestand is tegen een breed scala aan aanvallen. Het testen van modellen met verschillende soorten aanvallen kan helpen bij het identificeren van zwakke plekken en het ontwikkelen van verbeterde strategieën om die zwaktes te verhelpen.

Ten slotte is het van belang te begrijpen dat de implementatie van dergelijke geavanceerde technieken gepaard gaat met aanzienlijke uitdagingen op het gebied van computationele kosten en implementatiecomplexiteit. Het trainen van robuuste modellen vereist vaak meer rekenkracht en tijd, wat in sommige gevallen de haalbaarheid van hun toepassing in real-time systemen kan beperken. Daarom is het belangrijk om continue vooruitgang te boeken in zowel de theoretische als praktische aspecten van diepe leermodellen voor draadloze communicatie, waarbij zowel robuustheid als efficiëntie als leidende principes worden gehanteerd.

Wat is conservatisme en de oorsprong van tegenrevolutionaire ideeën?
Hoe werkt het meten van aanraking en druk via akoestische resonantie in smartphones en andere objecten?
Hoe werkt de antisymmetrische tensorruimte en het wedge-product in de context van differentiaalvormen?
Wat is de aard van politieke vrijheid en hoe beïnvloeden persoonlijke overtuigingen de staat?
Hoe Newspeak Denken en Taalbeleving Beperkt