In de binnenomgeving tonen materialen zoals beton, glas en zelfs menselijke weefsels uitgesproken absorptie- en reflectie-eigenschappen bij terahertzfrequenties. Dit vereist een uiterst verfijnde benadering van kanaalmodellering en systeemontwerp, waarbij de specifieke respons van elk materiaal op THz-golven fundamenteel moet worden meegenomen. De bijzonder kleine golflengte van THz-straling leidt bovendien tot merkbare diffractie- en verstrooiingseffecten, vooral bij randen en kleine objecten, waardoor communicatie zonder directe zichtverbinding (non-line-of-sight) niet alleen mogelijk, maar ook onvermijdelijk wordt. Deze eigenschappen intensiveren de complexiteit van multipadpropagatie, waarin gereflecteerde, diffractie- en verstrooiingscomponenten elkaar overlappen, wat leidt tot vervorming van het signaal en fading. Om de signaalintegriteit in dergelijke omstandigheden te waarborgen, zijn geavanceerde signaalverwerkingstechnieken en robuuste foutcorrectiemechanismen geen luxe, maar een absolute noodzaak.

De keuze van modulatie- en coderingstechnieken speelt een sleutelrol in het benutten van de uitzonderlijk hoge bandbreedte van het THz-spectrum. Deze frequenties brengen echter ook verhoogde niveaus van thermisch ruis, ernstige kanaalvervaging en uitgesproken padverlies met zich mee. Het ontwikkelen van efficiënte modulatieschema’s, die bestand zijn tegen dergelijke uitdagingen en tegelijkertijd breedbandcapaciteit benutten, is essentieel voor de prestaties van elk THz-systeem. Technieken zoals quadrature amplitude modulation (QAM) en orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) worden als veelbelovend beschouwd vanwege hun potentieel om hoge datasnelheden te realiseren. Echter, hun toepassing binnen het THz-spectrum vereist nauwkeurige afstemming op de dynamiek van het kanaal, waarbij adaptieve modulatie—waarbij parameters worden aangepast aan de veranderende omstandigheden—steeds relevanter wordt.

Foutcorrectie is een tweede pijler in de zoektocht naar betrouwbare THz-communicatie. Geavanceerde algoritmen zoals low-density parity-check (LDPC) codes en turbo codes zijn ontwikkeld om transmissiefouten effectief te corrigeren en de algehele betrouwbaarheid te verhogen. Wanneer deze technieken worden geïntegreerd met machine learning-methoden voor voorspellende kanaalmodellering en optimalisatie, ontstaat een krachtige synergie. Dergelijke systemen kunnen in real-time anticiperen op kanaalveranderingen en hun parameters dienovereenkomstig aanpassen, wat vooral cruciaal is in dynamische omgevingen zoals stedelijke of industriële binnenruimtes.

Op systeemniveau is de toepassing van multiple-input multiple-output (MIMO) technologie fundamenteel. Door gebruik te maken van meerdere antennes aan zowel zend- als ontvangstzijde, kunnen MIMO-systemen tegelijkertijd verschillende datastructuren verzenden binnen hetzelfde frequentiegebied, waarmee een aanzienlijke verhoging van de spectrale efficiëntie en gegevenssnelheid mogelijk wordt gemaakt. In het THz-domein krijgt MIMO extra waarde vanwege de korte golflengte, waardoor het mogelijk is om grote aantallen antennes te integreren op kleine oppervlakken—een principe dat centraal staat in massive MIMO. Door de inzet van beamforming kunnen deze antennesignalen in specifieke richtingen geconcentreerd worden, wat niet alleen de signaalsterkte vergroot, maar ook interferentie minimaliseert. Dit is bijzonder relevant voor scenario's met hoge gebruikersdichtheid, waar THz-communicatie tot zijn recht komt.

De implementatie van massive MIMO binnen THz-systemen vereist echter innovaties op zowel hardware- als softwarevlak. Het ontwerp van compacte, energie-efficiënte antenne-arrays die functioneren binnen het THz-spectrum is een technologische uitdaging van formaat. Tegelijkertijd moeten kanaalmodellen verfijnd worden om de unieke propagatiekenmerken van THz-golven accuraat te weerspiegelen. Ook de detectietechnieken aan de ontvangzijde moeten aangepast worden. Zo speelt Maximum Likelihood-detectie (ML) een centrale rol bij het correct interpreteren van binnenkomende signalen, ondanks aanwezigheid van fading en ruis. Hieruit blijkt dat een puur analytische benadering niet volstaat; empirische validatie en modellering op basis van realistische scenario’s zijn onontbeerlijk.

Belangrijk is ook het besef dat ondanks alle technische vooruitgang, de praktische inzet van THz-communicatiesystemen sterk afhankelijk blijft van contextuele factoren zoals omgevingsmateriaal, fysieke obstakels en bewegende objecten. In indooromgevingen, waar reflecties en verstrooiing dominanter zijn dan in open lucht, dienen antenneconfiguraties, modulatiekeuzes en coderingstechnieken op locatie geoptimaliseerd te worden. De mate waarin een systeem adaptief en intelligent reageert op zijn omgeving, bepaalt uiteindelijk de betrouwbaarheid ervan.

Wat daarnaast van belang is, is een fundamenteel begrip van de intrinsieke trade-off tussen datasnelheid en robuustheid. Hogere datasnelheden, mogelijk gemaakt door hogere orde modulatie en spatial multiplexing in MIMO, brengen een verhoogde kwetsbaarheid voor fouten met zich mee. Het spanningsveld tussen efficiëntie en fouttolerantie vormt dan ook de kern van elk THz-systeemontwerp. Alleen door een geïntegreerde benadering—waarbij fysica, signaalverwerking en systeemarchitectuur samenkomen—kan het volledige potentieel van THz-communicatie benut worden in toepassingen zoals draadloze backhaul, tactiele internettoepassingen, en real-time holografische communicatie.

Cell-Free mMIMO и Совместный Доступ к Спектру в Сетях

В этой главе рассматривается концепция использования технологии Cell-Free mMIMO (многоканальные системы с ячейками, которые не привязаны к одной физической базе) для совместного спектрального доступа в условиях интерференции пилотных сигналов. Система включает в себя два типа сетей: первичную (PUs, Primary Users) и вторичную (SUs, Secondary Users), где вторичные пользователи могут использовать спектр с учетом ограничений по интерференции. Описание математических моделей таких сетей, а также алгоритмы для улучшения качества связи между устройствами, которые находятся в разных точках спектра, позволяют значительно повысить общую эффективность системы.

Математическая модель рассматривает систему Cell-Free mMIMO, в которой сеть состоит из нескольких первичных и вторичных антенн, разбросанных по территории и соединенных с центром через backhaul-соединение. Это соединение используется для обмена данными между основным процессором управления (CPU) и вторичным процессором управления (C[PU]). Важно, что эта модель рассматривает не только передачу данных, но и методы минимизации интерференции между основными и вторичными пользователями, а также методы обучения канала и передачи пилотных сигналов для корректного функционирования системы.

Процесс обучения канала в системе Cell-Free mMIMO включает отправку пилотных сигналов как от первичных, так и от вторичных пользователей. Пилоты, отправляемые первичными и вторичными пользователями, используются для оценивания каналов и минимизации ошибок, возникающих при передаче данных. Каналы между антеннами первичной и вторичной системы оцениваются с помощью метода минимизации среднего квадратичного ошибки (MMSE), что позволяет получить точные данные о состоянии канала. Это важно для дальнейшей настройки передачи данных и предотвращения ошибок, связанных с плохими оценками каналов.

Передача данных осуществляется с помощью матричного прецодирования на основе оцененных каналов. Для первичных антенн используется метод MR-прецодирования, а для вторичных антенн – когерентное нормализованное формирование луча. Эти методы обеспечивают устойчивость к помехам и высокую эффективность передачи данных, что особенно важно в условиях совместного спектрального доступа.

Однако несмотря на математическую точность и высокую эффективность описанных алгоритмов, для успешного функционирования системы необходимо учитывать также уровень интерференции, возникающий из-за передачи данных несколькими антеннами одновременно. Таким образом, важно точно рассчитывать интерференцию и устанавливать оптимальные параметры мощности для каждого типа пользователя (как первичных, так и вторичных), чтобы минимизировать потери данных и обеспечить бесперебойную работу сети.

Кроме того, в процессе работы системы Cell-Free mMIMO важно не только учитывать физические характеристики каналов, такие как большие коэффициенты ослабления и фазы, но и правильно организовать обмен информацией между первичными и вторичными пользователями, обеспечив эффективное использование спектра. Разработка методов обмена пилотами и оценки качества канала является ключевым моментом в процессе настройки таких систем.

Таким образом, для успешного использования технологии Cell-Free mMIMO в условиях совместного спектрального доступа необходимо внимание к следующим важным аспектам:

  • Математическая модель, учитывающая каналы связи между всеми антеннами.

  • Правильная оценка каналов с помощью пилотных сигналов и MMSE.

  • Оптимизация параметров мощности для предотвращения помех.

  • Эффективное управление обменом данными между основными и вторичными пользователями.

Hoe werkt tweedimensionale lokalisatie in delay-Doppler-domein en wat maakt OTFS modulatie uniek?

Het delay-Doppler (DD) domein biedt een fundamenteel voordeel ten opzichte van het traditionele tijd-frequentie (TF) domein doordat het een tweedimensionale gelokaliseerde basispuls bevat. Deze basispuls is tegelijkertijd gelokaliseerd in zowel vertraging (delay) als Doppler-frequentie, wat een opmerkelijke eigenschap is die niet aanwezig is in traditionele TDMA- of FDMA-basispulsen. Waar TDMA zich voornamelijk richt op tijdselectiviteit en FDMA op frequentieselectiviteit, maakt de DD-basispuls het mogelijk om tijd- en frequentieselectiviteit tegelijkertijd te beheersen. Deze tweedimensionale lokalisatie is de kern van de OTFS (Orthogonal Time Frequency Space) modulatie, die daardoor robuust is tegen kanaalvariaties die zowel in tijd als frequentie optreden.

Een belangrijk concept in het DD-domein is quasi-periodiciteit. Dit betekent dat een signaal periodiek is in amplitude maar niet strikt in fase. De periodiciteit in vertraging en Doppler zijn zodanig gekozen dat hun product gelijk is aan één, wat leidt tot een periodieke verschuiving met een bijbehorende faseverschuiving. Dit principe is cruciaal voor het ontwikkelen van OTFS en maakt het mogelijk dat verschuivingen in delay of Doppler niet leiden tot volledige vervorming, maar tot voorspelbare faseverschuivingen. Daardoor blijft de structuur van het signaal behouden binnen het DD-domein.

De conversie tussen DD- en TF-domeinen kan plaatsvinden via enkele of dubbele transformaties. De Zak-transformatie is een wiskundig instrument voor directe omzetting tussen DD en TF in één stap, waarbij periodieke Fourier-integratie wordt toegepast over delay- of Doppler-dimensies. Een alternatieve aanpak is de tweestapsconversie, waarbij eerst de Symplectische Eindige Fouriertransformatie (SFFT) wordt toegepast om van DD naar TF te gaan, gevolgd door de Heisenberg-transformatie om van TF naar tijd te converteren. Deze gestructureerde omzettingen maken het mogelijk om data in DD-domein te manipuleren en vervolgens efficiënt te moduleren in het tijd-frequentie domein.

De 2D gelokaliseerde basispuls in het DD-domein leidt tot duidelijk onderscheidbare spreidingsfuncties in het TF-domein, zelfs bij paden die dezelfde vertraging of Doppler hebben maar verschillen in de andere parameter. Dit maakt het mogelijk om meerdere kanaalreflectoren met overlappende kenmerken in tijd of frequentie toch individueel te identificeren en onderscheiden. Hierdoor kan het DD-responssignaal nauwkeurig worden teruggewonnen uit het TF-spectrum, wat essentieel is voor de werking van OTFS.

Een ander voordeel van OTFS is de optimale koppeling tussen kanaalsignalen en data in het DD-domein. In traditionele modulaties zoals TDMA (tijd-division multiple access) en FDMA (frequentie-division multiple access) is resolutie slechts mogelijk in één dimensie, respectievelijk tijd of frequentie. Hierdoor kunnen reflectoren met verschillende eigenschappen in het andere domein niet worden onderscheiden en resulteren ze in samengevoegde of vervaagde signalen. OTFS daarentegen modelleert het kanaal direct in het DD-domein, waarbij reflectoren afzonderlijk worden geïdentificeerd aan de hand van hun unieke delay- en Doppler-parameters. Dit leidt tot een veel preciezere en robuustere kanaalrepresentatie en versterkt de betrouwbaarheid van datatransmissie in omgevingen met complexe multipadpropagatie.

Bij de implementatie van OTFS wordt data verdeeld over een raster van delay- en Doppler-bins, waarbij de resoluties en het aantal bins worden gekozen op basis van de kanaalomstandigheden. De keuze van deze parameters moet voldoen aan beperkingen van maximale vertraging en Dopplerverschuiving binnen het kanaal, zodat alle kanaalreflectoren adequaat worden afgedekt. Opmerkelijk is dat TDMA en FDMA kunnen worden gezien als grensgevallen van OTFS wanneer één van de dimensies onbegrensd wordt, wat illustreert hoe OTFS de modulatieprincipes van beide systemen omvat en overstijgt.

Bovendien is het belangrijk om te beseffen dat de werking van OTFS niet alleen afhangt van de wiskundige transformaties en lokalisatie-eigenschappen, maar ook van de praktische selectie van parameters zoals de periodiciteit in delay en Doppler, de grootte van de DD-grid, en de synchronisatie met kanaalvariaties. Het zorgvuldig afstemmen van deze elementen is essentieel om de theoretische voordelen om te zetten in een effectieve, stabiele en efficiënte communicatiestrategie, vooral in veeleisende draadloze omgevingen met snelle bewegingsverschijnselen.

Hoe draagt standaardisatie bij aan de vooruitgang van Visible Light Communication?

Visible Light Communication (VLC) heeft zich in het afgelopen decennium ontwikkeld tot een veelbelovende technologie voor draadloze communicatie, waarbij LED-verlichting niet alleen voor verlichting zorgt, maar ook als medium voor datatransmissie fungeert. Toch is één van de fundamentele uitdagingen in de onderzoeksgemeenschap de afwezigheid van een gestandaardiseerde experimentele testomgeving. Verschillende onderzoeksinstituten ontwikkelen hun eigen hardware en testbeds, wat leidt tot mogelijke problemen met interoperabiliteit tussen diverse systemen. Deze fragmentatie belemmert niet alleen de samenwerking, maar beperkt ook de praktische toepasbaarheid van VLC-technologieën.

De toekomst van VLC zal zich naar verwachting richten op initiatieven die standaardisatie bevorderen, waardoor de onderzoeksvelden beter georganiseerd en gestroomlijnd worden. Dit faciliteert niet alleen samenwerking, maar verhoogt ook de compatibiliteit tussen verschillende implementaties, wat essentieel is voor commerciële adoptie en brede acceptatie. De popularisering van VLC werd mede mogelijk gemaakt door commerciële spelers zoals Signify, die in 2018 de technologie officieel omarmden en zo een brug sloegen tussen academisch onderzoek en markttoepassingen. Deze symbiose versterkt elkaar; standaardisatie van lichtinfrastructuren kan academische projecten voeden en tegelijkertijd commerciële toepassingen versnellen.

Daarnaast richt het onderzoek zich op het ontwerpen van optimale transceivers en netwerkarchitecturen, waarbij realistische kanaalmodellen worden gebruikt om te voldoen aan de strenge eisen van 5G en toekomstige communicatieprotocollen. De meeste kanaalmodellen focussen tot nu toe op downlink-communicatie in binnenomgevingen, terwijl uplink-transmissie en communicatie in buitenomgevingen relatief onderbelicht zijn gebleven. Het ontwikkelen van modellen die ook deze scenario’s omvatten, is essentieel voor een vollediger begrip en verbetering van LiFi-systemen.

Realistische scenario’s waarin aspecten als willekeurige oriëntatie van de ontvanger, mobiliteit van gebruikers, multipad-effecten en niet-lineariteit van LED’s in kaart worden gebracht, vormen een kritieke onderzoeksrichting. Deze factoren beïnvloeden direct de betrouwbaarheid en prestaties van VLC-systemen. Het samenspel van VLC met reeds bestaande radiofrequentie (RF) technologieën vormt een fundament onder de ontwikkeling van hybride systemen. Door gelijktijdige transmissie via VLC en RF of via Ethernet-netwerken te integreren, kan een robuustere, efficiëntere en veelzijdigere communicatiestructuur ontstaan, die meerdere paden benut en geavanceerde technieken zoals netwerkkodering inzet om de kwaliteit te verbeteren.

VLC belooft een revolutie teweeg te brengen binnen draadloze communicatie, met toepassingen variërend van LiFi-systemen en slimme verlichting tot intelligente transportsystemen, onderwatercommunicatie en IoT-ecosystemen. Door voortdurende verbetering van kanaalmodellen en hardwarecomponenten, zoals het onderdrukken van LED-niet-lineariteiten en het toepassen van ruimtelijke modulatie, wordt gewerkt aan het overwinnen van de huidige beperkingen van VLC. De integratie van realistische simulaties met commerciële softwaretools verhoogt de nauwkeurigheid van kanaalkarakterisaties, wat de implementatie in complexe binnenomgevingen ondersteunt.

Het is cruciaal te begrijpen dat VLC niet alleen een technologische innovatie is, maar ook een complex samenspel van fysische eigenschappen, systeemarchitectuur en praktische beperkingen. De ontwikkeling van betrouwbare uplink-communicatie en de implementatie van hybride netwerken zullen bepalend zijn voor het succes van VLC in de toekomst. Bovendien is het begrip van gebruikersgedrag, zoals mobiliteit en apparaatoriëntatie, van essentieel belang voor het ontwerpen van robuuste systemen. De evolutie van VLC vereist daarom een multidisciplinaire benadering waarin standaardisatie, commerciële samenwerking, technische innovatie en realistische scenario-analyse elkaar aanvullen om de transitie van experimentele technologie naar wijdverspreide toepassing te realiseren.

Hoe kan machine learning de prestaties van draadloze communicatiesystemen verbeteren?

Machine learning (ML), als onderdeel van kunstmatige intelligentie, heeft zich bewezen als een krachtige technologie met talrijke toepassingen in diverse domeinen. Dit komt door het vermogen van ML om grote hoeveelheden data te analyseren, patronen te herkennen en voorspellingen te doen op basis van historische gegevens. Dit stelt systemen in staat zich autonoom aan te passen en te verbeteren, wat innovatie en efficiëntie in verschillende sectoren stimuleert. Een van de meest veelbelovende gebieden waar ML een revolutie teweegbrengt, is in draadloze communicatiesystemen. Door de exponentiële groei van draadloze apparaten en dataverkeer, staan traditionele communicatietechnieken voor ongekende uitdagingen. Het efficiënt beheren van netwerkbronnen, het aanpakken van interferentieproblemen, en het waarborgen van naadloze connectiviteit behoren tot de complexiteit waarmee moderne netwerken te maken hebben.

Machine learning biedt innovatieve oplossingen die de prestaties en betrouwbaarheid van draadloze netwerken aanzienlijk kunnen verbeteren. De integratie van ML in communicatietechnologieën biedt bijvoorbeeld nieuwe mogelijkheden voor het detecteren van signalen, het classificeren van modulatieschema's, het schatten van de kanaalstatus, en het voorspellen van optimale vermogensallocatie. Dankzij de kracht van ML-algoritmen kunnen draadloze systemen zich dynamisch aanpassen aan veranderende omstandigheden en zich optimaliseren voor verschillende gebruiksscenario's, wat cruciaal is voor de implementatie van 5G en toekomstige draadloze netwerken.

Echter, de implementatie van ML in draadloze systemen brengt ook aanzienlijke uitdagingen met zich mee. Een belangrijke moeilijkheid is de complexiteit van de modellen en de hoge rekeneisen die nodig zijn voor hun uitvoering. Edge-apparaten zoals smartphones, drones en Internet-of-Things (IoT) systemen hebben beperkte opslagcapaciteit en rekenkracht. Dit betekent dat het optimaliseren van ML-modellen voor deze apparaten essentieel is om praktische en efficiënte toepassingen mogelijk te maken. Er zijn drie hoofdtechnieken die worden gebruikt om ML-modellen te optimaliseren voor edge-apparaten: netwerkkromming (network pruning), modelkwantisatie (model quantization) en kennisdistillatie (knowledge distillation).

Netwerkkromming houdt in dat onbelangrijke parameters uit het model worden verwijderd, wat resulteert in een compacter model met minder rekenkracht nodig. Modelkwantisatie vermindert het aantal bits dat nodig is om de parameters van het model op te slaan, wat de opslagvereisten aanzienlijk verkleint. Kennisdistillatie daarentegen maakt het mogelijk om de kennis die door een complex en groot model is geleerd, over te dragen naar een kleiner model, zonder significante prestatieverlies. Deze optimalisatietechnieken helpen om de effectiviteit van ML-modellen te behouden, terwijl ze geschikt blijven voor implementatie op apparaten met beperkte bronnen.

Naast de technische uitdagingen die gepaard gaan met het gebruik van ML in draadloze communicatie, zijn er ook belangrijke zorgen over de beveiliging van deze systemen. Een van de grootste risico's is de kwetsbaarheid van ML-modellen voor adversariële aanvallen. Deze aanvallen proberen het model te misleiden door subtiele wijzigingen aan te brengen in de inputdata, waardoor het model foutieve voorspellingen maakt. In de context van draadloze communicatie kan dit leiden tot ernstige fouten, zoals onjuiste modulatieclassificatie of onjuiste schattingen van de kanaalstatus, wat de betrouwbaarheid van het systeem ernstig kan aantasten.

Een effectieve manier om de robuustheid van ML-modellen tegen deze aanvallen te verbeteren, is door gebruik te maken van technieken zoals kennisdistillatie en netwerkkromming, in combinatie met adversariële training. Adversariële training helpt het model te "leren" omgaan met kwaadaardige input door het model bloot te stellen aan gemanipuleerde data tijdens de trainingsfase. Dit resulteert in een robuuster model dat beter bestand is tegen aanvallen. Experimentele resultaten hebben aangetoond dat deze technieken de prestaties van geoptimaliseerde ML-modellen aanzienlijk verbeteren, waardoor de betrouwbaarheid en veiligheid van draadloze communicatiesystemen worden vergroot.

In de toekomst zal machine learning naar verwachting een nog grotere rol spelen in de evolutie van draadloze communicatie. De voortdurende vooruitgang in ML- en deep learning-algoritmen biedt veelbelovende kansen voor het verbeteren van de netwerkcapaciteit, het optimaliseren van de prestaties in complexe omgevingen en het waarborgen van de beveiliging van communicatiekanalen.

Het is echter van cruciaal belang dat bij de implementatie van ML in draadloze systemen niet alleen de technische aspecten, zoals modeloptimalisatie, worden overwogen, maar ook de beveiligingsrisico's die gepaard gaan met het gebruik van deze technologieën. Het is essentieel dat ingenieurs en onderzoekers de robuustheid van ML-modellen voortdurend evalueren en verbeteren om de integriteit van de communicatie-infrastructuur te waarborgen.

Hoe Fotochemische Transformatie van 2H-Azirines Bijdraagt aan de Synthese van Heterocycli
Wat zijn de voordelen van cloud computing voor organisaties?
Hoe Groeizakken en Kweeksystemen je Keuken Tuin omtoveren
Hoe beïnvloedt een kleine bitcoinallocatie de portefeuilleprestaties?