Hoe werkt Irregular Repetition Slotted ALOHA (IRSA) en wat bepaalt de prestaties ervan?

Irregular Repetition Slotted ALOHA (IRSA) is een geavanceerd protocol voor random access communicatie in IoT-netwerken, dat gebaseerd is op het herhaaldelijk verzenden van datapakketten volgens een probabilistische verdeling. Het doel is om de efficiëntie en doorvoer van het systeem te maximaliseren ondanks de aanwezigheid van botsingen op het kanaal. In IRSA kiest elke gebruiker willekeurig een aantal herhalingen van zijn datapakket binnen een frame, waarbij deze herhalingen verspreid worden over verschillende tijdslots. Deze herhalingsgraad wordt gekozen volgens een vooraf bepaalde waarschijnlijkheidsverdeling, die cruciaal is voor het prestatieniveau van het systeem.

Het systeemmodel dat in IRSA wordt gebruikt omvat een netwerk van M gebruikers die elk één datapakket willen verzenden via een kanaal dat in tijdslots is opgedeeld. Gebruikers zenden hun pakket meerdere keren uit binnen een frame van N slots. De belasting van het kanaal wordt uitgedrukt als G = M/N, wat het gemiddelde aantal gebruikers per slot weergeeft. Botsingen ontstaan wanneer meerdere pakketten in hetzelfde slot worden verzonden; pakketten die botsen gaan verloren tenzij ze via een speciaal decoderingmechanisme alsnog herkend kunnen worden.

De decodering maakt gebruik van Successive Interference Cancellation (SIC). Wanneer een slot slechts één pakket bevat (een singleton), kan dit pakket succesvol worden gedecodeerd. Vervolgens wordt de invloed van dit gedecodeerde pakket uit de slots verwijderd waar kopieën van dat pakket zijn verzonden, waardoor nieuwe singletons kunnen ontstaan. Dit proces herhaalt zich iteratief totdat geen nieuwe singletons meer gevonden worden of alle pakketten succesvol zijn gedecodeerd.

Om het decodeerproces te analyseren, wordt een bipartiete grafiek, een zogenaamde Tanner-grafiek, gebruikt. Hierin representeren knopen aan de ene kant de gebruikers (burst nodes) en aan de andere kant de tijdslots (slot nodes). Elke rand in de grafiek staat voor een kopie van een pakket die in een bepaald slot is verzonden. Het iteratieve decodeerproces komt overeen met het zoeken naar knopen van graad één (singletons) en het verwijderen van hun bijdrage aan andere knopen, wat leidt tot een kettingreactie van succesvolle decoderingen.

De keuze van de waarschijnlijkheidsverdeling waarmee gebruikers het aantal herhalingen kiezen, bepaalt de efficiëntie van IRSA. Onderzoek toont aan dat met een optimaal gekozen distributie asymptotisch doorvoeren tot bijna 0,97 pakketten per slot mogelijk zijn, wat zeer dicht bij de theoretische limiet van een botsingskanaal ligt. Sommige distributies, zoals de soliton-verdeling, kunnen zelfs een asymptotische doorvoer van 1 pakket per slot benaderen, wat de maximale capaciteit markeert voor een klassiek botsingskanaal.

Het begrip van density evolution, een techniek die oorspronkelijk is ontwikkeld voor LDPC-codes, is essentieel voor het voorspellen van de prestaties van IRSA-systemen bij grote netwerkdimensies. Deze methode maakt het mogelijk om de iteratieve decodering te modelleren en te voorspellen hoeveel pakketten aan het einde van het decodeerproces succesvol zullen zijn, afhankelijk van de systeemparameters zoals de distributie van herhalingsgraden, het aantal gebruikers en het aantal slots per frame. De distributie van de knoopgraden wordt wiskundig beschreven met kansgenererende functies, wat helpt om het decodeergedrag in asymptotische omstandigheden te begrijpen.

Hoewel IRSA en zijn varianten theoretisch indrukwekkende doorvoeren kunnen halen, is het belangrijk te beseffen dat de praktische implementatie rekening moet houden met realistische kanaalomstandigheden, zoals ruis, kanaaldemping en imperfecte synchronisatie. De energie-efficiëntie is ook nauw verbonden met de herhalingsgraad: een hogere herhalingsgraad verhoogt het energieverbruik, terwijl een optimale distributie de balans vindt tussen betrouwbaarheid en kosten.

Hoe werkt OTFS-modulatie en waarom is het belangrijk in moderne draadloze communicatie?

Orthogonal Time Frequency Space (OTFS) modulatie vormt een paradigmaverschuiving in de manier waarop informatie wordt overgedragen in tijd-variant multipadkanalen. In tegenstelling tot conventionele modulatievormen zoals OFDM, projecteert OTFS de data niet in de tijd-frequentiedomein (TF), maar in het delay-Doppler (DD) domein, waar de draadloze kanalen hun meest stabiele en sparseste representatie hebben. Deze keuze maakt OTFS bij uitstek geschikt voor scenario’s met hoge mobiliteit en tijd-variant gedrag van het kanaal.

De twee-traps OTFS-modulatie begint met de Symplectic Finite Fourier Transform (SFFT), waarin de oorspronkelijke datasymbolen $x[k,l]$ uit het delay-Doppler domein getransformeerd worden naar het TF-domein. SFFT wordt wiskundig opgevat als een Fouriertransformatie in de delay-richting en een inverse Fouriertransformatie in de Doppler-richting. De output $X[n,m]$ wordt vervolgens onderworpen aan de Heisenberg-transformatie, waarbij het signaal wordt overgezet naar het tijdsdomein via een pulsvorm $g_{tx}(t)$. Dit signaal wordt dan via de ether verzonden.

Het opvallende kenmerk van OTFS is de 2D circulaire convolutie die optreedt tussen het kanaal en de inputdata in het DD-domein. Deze structuur maakt het mogelijk om kanaalvervormingen te modelleren als een blok-circulante matrix $H$, hetgeen het ontwerpen van efficiënte ontvangers vergemakkelijkt. In dit model worden padverstoringen als cyclische verschuivingen binnen de DD-grid geïnterpreteerd.

Een bijzonder fenomeen in OTFS is het effect van fractionele Dopplerfrequenties, waarbij de Doppler niet exact op een roosterpunt ligt. Dit veroorzaakt inter-Doppler interferentie (IDI), waarbij symbolen met nabijgelegen Doppler-offsets elkaar beïnvloeden. Dit vereist geavanceerde equalizatietechnieken om de interferentie van meerdere naburige taps adequaat te compenseren.

Hoe kan zichtbaar licht communicatie revolutionaire draadloze technologie ondersteunen?

Optische draadloze communicatie (OWC) maakt gebruik van lichtgolven in plaats van radiogolven om informatie over te brengen tussen zender en ontvanger via een ongegeleide transmissiekanaal, doorgaans door de vrije ruimte of de atmosfeer. OWC valt in drie hoofdcategorieën uiteen: zichtbaar licht communicatie (VLC), ultraviolet communicatie (UVC) en vrije-ruimte-optica (FSO). UVC gebruikt ultravioletstraling, die zich door atmosferische verstrooiing in verschillende richtingen verspreidt en weerkaatst op zwevende deeltjes. Dit zorgt voor niet-rechtdoorzichtige, omnidirectionele communicatie met lage achtergrondruis – een kenmerk dat UVC bij uitstek geschikt maakt voor beveiligde militaire toepassingen.

De focus ligt hier op indoor VLC-systemen. Deze technologie wordt geclassificeerd aan de hand van vier systeemconfiguraties: gericht line-of-sight (LoS), niet-gericht LoS, diffuus en quasi-diffuus. Bij quasi-diffuse systemen worden meerdere smalstraal-zenders gebruikt in combinatie met een ontvangstmodule met meerdere detectoren die elk een smal gezichtsveld hebben, gericht in verschillende richtingen. Dit ontwerp vermindert het aantal multipad-effecten, verlaagt padverliezen en vereist minder zendvermogen dan conventionele diffuse verbindingen. Daar staat tegenover dat de complexiteit van het systeem aanzienlijk toeneemt. Wel biedt het meer bewegingsvrijheid voor gebruikers dan traditionele LoS-opstellingen.

Het menselijk oog is het meest gevoelig voor zichtbaar licht, met het zonlicht als belangrijkste natuurlijke lichtbron. Het zichtbare spectrum beslaat golflengtes van ongeveer 390 tot 700 nm, wat overeenkomt met frequenties van 430 tot 770 THz – ruwweg tienduizend keer hoger dan de hoogste frequenties in het radiospectrum (maximaal 300 GHz). Hierdoor kunnen lichtgolven veel meer datapulsen per tijdseenheid overbrengen dan radiogolven.

Het gebruik van licht voor communicatie is geen moderne uitvinding. De Romeinen gebruikten metalen platen om zonlicht te weerkaatsen als signaal. In de 18e eeuw ontwierp Claude Chappe een semafoorsysteem voor visuele telegrafie. Later gebruikte het Amerikaanse leger de heliograaf, die zonlicht reflecteerde met behulp van spiegels in morsesignalen. De ontwikkeling van de gloeilamp door Thomas Edison opende de deur naar nieuwe lichtgebaseerde communicatiemethoden, zoals de signaallamp van Arthur C. W. Aldis.

Gloeilampen hadden echter hun beperkingen: korte levensduur, hoge energieverbruik en aanzienlijke warmteontwikkeling. Pas in de tweede helft van de 20e eeuw brachten halfgeleidertechnologieën een omslag. Nick Holonyak Jr. ontwikkelde in 1962 de eerste praktische LED op basis van galliumarseenfosfide. LEDs boden enorme voordelen: ze verbruiken tot 90% minder energie dan gloeilampen, gaan tot 25 keer langer mee, en schakelen sneller.

Tegelijkertijd werden ook optische vezels met lage demping ontwikkeld, met doorbraken zoals de Bragg-rooster in vezels (1990) en optische versterkers (1980). Corning slaagde er in 1970 in om optische vezels commercieel toepasbaar te maken. Deze innovaties vormden het fundament voor moderne telecommunicatiesystemen.

VLC biedt fundamentele voordelen boven conventionele radiosystemen. Ten eerste is er het enorme beschikbare spectrum. Waar radiosystemen slechts gebruik mogen maken van een beperkt percentage van de draaggolffrequentie, biedt VLC een vrij beschikbaar spectrum van 400 THz. Zelfs als men slechts 0,1% van de draagfrequentie benut, komt dit neer op een bruikbare bandbreedte van 100 THz – dat is 100.000 keer groter dan die van typische RF-systemen.

Daarnaast biedt VLC hoge richtingsgevoeligheid. De richtingsgevoeligheid bepaalt de antennewinst. Voor een optisch systeem met een kleine openingshoek θ geldt:
G_optisch ≈ 4π / θ_optisch²,
wat een veel hogere winst betekent dan bij RF-antennes met grotere openingshoeken. Dit verhoogt de efficiëntie, precisie en veiligheid van de communicatie, vooral in omgevingen met veel interferentie of noodzaak tot afscherming.

Wat hier cruciaal is voor de lezer om te begrijpen, is dat VLC niet enkel een alternatief vormt voor RF-communicatie, maar een technologische verschuiving inluidt met bredere implicaties. Het potentieel van VLC gaat verder dan snelheid en bandbreedte: het raakt aan infrastructuur, energieverbruik, en de manier waarop digitale communicatie zich verweeft met alledaagse toepassingen zoals verlichting. De integratie van communicatie in lichtinfrastructuur is niet slechts een innovatie, maar een strategische keuze in een tijdperk waarin het spectrum schaars wordt, en gegevensstromen exponentieel toenemen.

Hoe kunnen machine learning-modellen de prestaties en veiligheid van draadloze communicatie verbeteren?

Machine learning (ML) heeft zich ontwikkeld tot een sleutelinstrument binnen draadloze communicatie, waarbij het traditionele modelgebaseerde methoden overstijgt in precisie, adaptiviteit en schaalbaarheid. Bij signaaldetectie maakt ML het mogelijk om processen zoals synchronisatie, equalisatie, demodulatie en decodering aanzienlijk efficiënter en nauwkeuriger te maken. Systemen worden in staat gesteld verstorende invloeden zoals jamming, spoofing en afluisteren automatisch te identificeren en tegenmaatregelen te treffen, wat een paradigmaverschuiving betekent in beveiligingsdenken.

Wat betreft energie-efficiëntie stelt ML draadloze apparaten en netwerken in staat hun parameters dynamisch te optimaliseren, waaronder zendvermogen, modulatievormen, coderingstechnieken en toewijzing van netwerkbronnen. Dit verlaagt niet alleen de rekencomplexiteit van optimalisatieproblemen, maar maakt ook oplossingen mogelijk die voorbij de beperkingen van conventionele benaderingen reiken.

Een ander cruciaal toepassingsgebied is dat van cognitieve radio’s. Door het inzetten van ML-technieken wordt dynamische spectrumtoegang mogelijk, waarbij radio's in staat zijn om frequentiebanden, tijdsloten en transmissiemodi adaptief te selecteren op basis van spectrumgebruik en gebruikershiërarchie. De intelligentie in deze systemen maakt een eerlijke en efficiënte verdeling van het spectrum haalbaar, wat essentieel is in overbelaste netwerkomgevingen.

ML-toepassingen in draadloze communicatie kunnen worden onderverdeeld in classificatie- en regressieproblemen, afhankelijk van het type uitkomst. Bij classificatie gaat het om het herkennen van discrete categorieën zoals modulatieherkenning, signaaldetectie, kanaalcodering of lokalisatie. Regressie daarentegen richt zich op continue waarden, zoals kanaalschatting of vermogensallocatie. Efficiënte oplossingen vereisen een zorgvuldige afstemming tussen het ML-modeltype en de aard van de taak. De complexiteit van draadloze omgevingen maakt deze keuze fundamenteel voor systeembetrouwbaarheid en real-time prestaties.

De klassieke draadloze aanvallen, zoals jamming en afluisteren, krijgen nu een geavanceerde dimensie binnen een ML-context. Waar jamming vroeger bestond uit brute kracht interferentie, kunnen tegenstanders nu met precisie de zwakke punten in een getraind model benutten. Bij afluisteren zijn het niet langer alleen de signalen die worden onderschept, maar ook modelbeslissingen die kunnen worden teruggeleid naar de onderliggende data of systeemparameters.

In deze context is het van essentieel belang dat robuustheidsstrategieën worden geïntegreerd in de ontwerpfilosofie van ML voor draadloze systemen. Aanvallen zoals data poisoning, adversarial examples en membership inference moeten structureel worden meegenomen in de evaluatie van modelveiligheid. Tegenmaatregelen zoals adversarial training kunnen helpen om ML-modellen weerbaar te maken tegen zulke aanvallen. Daarbij moeten modellen niet alleen performant zijn, maar ook veerkrachtig blijven onder vijandige omstandigheden.

Naast veiligheid vormt optimalisatie voor edge-apparaten een tweede kritieke uitdaging. Apparaten zoals smartphones en drones beschikken over beperkte opslag, rekenkracht en energie. Hier biedt modeloptimalisatie een uitweg. Technieken zoals netwerkpruning, modelquantisatie en kennisdistillatie tonen aan dat ook complexe ML-modellen voor bijvoorbeeld modulatieherkenning aanzienlijk kunnen worden verkleind zonder verlies van prestatie. Dit maakt inzet in resource-constrained omgevingen praktisch haalbaar.

Tot slot vereist symbolendetectie – een cruciaal onderdeel van digitale communicatie – bijzondere aandacht. ML-gebaseerde ontvangers, in tegenstelling tot hun conventionele tegenhangers, leren detectieregels rechtstreeks van data. Hiermee kunnen zij zich dynamisch aanpassen aan veranderende kanaalomstandigheden. Zowel deep neural networks als zogenoemde unfolded networks worden hierbij toegepast. Een voorbeeld hiervan is ViterbiNet, een datagedreven interpretatie van het klassieke Viterbi-algoritme, die met gelabelde data optimale symbolendetectie leert in plaats van deze expliciet te modelleren.

Hoewel veelbelovend, is het cruciaal te beseffen dat het gebruik van ML in draadloze communicatie niet louter een technologisch vraagstuk is. Het impliceert ook een herziening van veiligheidsparadigma’s, verantwoordelijkheden bij ontwerp en inzet, en de noodzaak tot systematisch testen op robuustheid. De complexiteit van draadloze dynamiek vereist een holistische benadering waarin prestaties, optimalisatie en veiligheid samenvallen in een coherent ML-ontwerp.

Hoe Optimalisatie van Netwerken voor Modulatieherkenning de Prestaties kan Verbeteren

Pruning, kwantisatie en kennisdistillatie zijn drie geavanceerde technieken die de prestaties van diepe neurale netwerken (DNN's) kunnen verbeteren, vooral wanneer ze worden toegepast op taken zoals modulatieherkenning in draadloze communicatie. Deze methoden kunnen helpen om netwerken efficiënter te maken, zowel qua opslag als qua rekencapaciteit, zonder de classificatieprestaties significant te verminderen. Het gebruik van deze technieken biedt verschillende voordelen voor apparaten met beperkte bronnen, zoals edge-apparaten, die essentieel zijn voor de implementatie van machine learning in real-time communicatieomgevingen.

In het kader van pruning werd een netwerk geoptimaliseerd door het elimineren van onbelangrijke parameters, met als doel de sparsititeit van het model te vergroten. Dit proces kan aanzienlijk bijdragen aan een verlaging van de opslagvereisten door alleen de niet-nul elementen en hun indices op te slaan. Het experiment, uitgevoerd voor verschillende netwerken zoals VTCNN2, ResNet en InceptionNet, liet zien dat de pruning efficiëntie (pe) hoog is, zelfs bij een aanzienlijke sparsiteit van de gewichten. Voor bijvoorbeeld VTCNN2 werd een pruning efficiëntie van 96,5% bereikt, terwijl ResNet en InceptionNet respectievelijk 98,1% en 98,94% behaalden. Dit suggereert dat een groot aantal parameters in het netwerk niet significant bijdraagt aan de classificatietaak en dat er dus veel ruimte is voor verdere optimalisatie zonder verlies van prestaties.

Bovendien toont de vergelijking van de classificatienauwkeurigheid bij verschillende Signaal-ruisverhouding (SNR) waarden aan dat, zelfs met de hoge sparsiteit die is bereikt in de geoptimaliseerde modellen, de prestaties van de netwerken niet merkbaar afnamen in vergelijking met de benchmark. Dit benadrukt het potentieel van sparsity-geoptimaliseerde DNN's voor gebruik in scenario's met beperkte opslag- en rekencapaciteit, zoals bij edge computing.

Desondanks bleek uit de vergelijkingen van de gequantiseerde netwerken met de originele netwerken dat de classificatienauwkeurigheid in sommige gevallen iets afnam, vooral voor hogere waarden van P. Echter, door retraining toe te passen op de gequantiseerde netwerken met slechts 10% van de oorspronkelijke trainingsdataset, konden de prestaties weer worden verbeterd. Dit maakt het mogelijk om gecomprimeerde modellen te verkrijgen die nauwkeurige voorspellingen blijven leveren, zelfs bij gebruik van beperkte gegevens.

Een andere benadering om de prestaties van geoptimaliseerde netwerken verder te verbeteren, is kennisdistillatie (KD). Door een kleiner studentmodel te trainen op basis van een groter en complexer teacher model, kunnen de prestaties van het kleinere model worden verbeterd, zelfs met minder parameters. In experimenten waarbij VTCNN2 werd gebruikt als studentmodel en InceptionNet of ResNet als teacher model, werd een verbetering van de nauwkeurigheid van het studentmodel waargenomen in vergelijking met de originele benchmark. Dit toont aan dat KD niet alleen de modelgrootte vermindert, maar ook de prestaties kan verbeteren door de kennis van een complexer model over te dragen naar een compacter model.

De keuze van de student- en teacherarchitecturen blijkt een cruciale rol te spelen in de effectiviteit van het kennisdistillatieproces. In sommige gevallen, zoals bij de distillatie van VTCNN2 met InceptionNet als teacher, kan het studentmodel beter presteren dan het oorspronkelijke teacher model. Dit suggereert dat KD bijzonder nuttig kan zijn voor het ontwerpen van lichte modellen die zowel goed presteren als minder opslag- en rekenkracht vereisen, ideaal voor edge-apparaten.

De toepassing van deze technieken maakt het mogelijk om nauwkeurige, geoptimaliseerde modellen te ontwikkelen voor modulatieherkenning die geschikt zijn voor gebruik op edge-apparaten. De keuze van de juiste optimalisatieaanpak hangt af van de specifieke vereisten van de toepassing, zoals opslagcapaciteit, rekencapaciteit en classificatieprestaties. In elk geval bieden deze technieken een manier om de complexiteit van deep learning-modellen te beheersen en tegelijkertijd de prestaties te behouden of zelfs te verbeteren, wat essentieel is voor de implementatie van draadloze communicatienetwerken van de volgende generatie.