Hoe de IOP-beperkingen de prestaties van Cell-Free mMIMO beïnvloeden

De prestaties van cell-free massive MIMO (mMIMO) netwerken kunnen aanzienlijk worden beïnvloed door de manier waarop de SAPs (Service Access Points) hun transmissievermogen regelen, met name als we rekening houden met de beperkingen van de Interferentie- en Opslagcapaciteit (IOP). De basis van dit model is het optimaliseren van het vermogen van de SAPs, zodat het signaalinterferentieniveau (SINR) binnen de drempels blijft die zijn gedefinieerd door de IOP-beperkingen. Dit helpt niet alleen de prestaties te verbeteren, maar voorkomt ook dat de interferentie van het systeem de gebruikers (SUs) of primaire gebruikers (PUs) in het netwerk overbelast.

Het vermogen van de SAPs wordt geregeld op basis van de IOP-beperkingen, wat betekent dat de transmissie van elke SAP zorgvuldig wordt gemeten om ervoor te zorgen dat de interferentie niet boven een bepaald niveau uitstijgt. Dit niveau wordt aangeduid als I_p en mag niet meer dan een vooraf gedefinieerd fractie van de tijd worden overschreden (Po). De formule (3.44) legt de IOP-beperkingen vast die de prestaties van het systeem helpen reguleren, zodat het de juiste balans vindt tussen efficiëntie en interferentiebeheersing.

In celvrije mMIMO-systemen, waar de SAPs verspreid zijn in een netwerk, verschilt de interferentie tussen de SAPs en de PUs aanzienlijk van die in een gecoördineerd mMIMO-systeem. Dit komt omdat de effectieve transmissieafstand korter is in cell-free netwerken, waardoor de vereiste vermogensbeperkingen ook lager kunnen zijn. Dit wordt duidelijk uit de vergelijking (3.45), waar het transmissievermogen van de SAPs wordt bepaald door de specifieke waarde van de IOP-beperkingen, aangeduid met de parameter η, die bepaalt hoe het vermogen van de SAPs wordt verlaagd om aan de IOP-vereisten te voldoen.

In het geval van een gecoördineerd mMIMO-systeem moet de SBS (Small Base Station) zijn transmissievermogen in veel grotere mate verlagen dan de SAPs in een cell-free mMIMO-systeem. Dit is omdat de afstand tussen de SBS en de PUs groter is, wat leidt tot een hogere transmissie-afstand en dus meer vermogen om dezelfde dekking te bieden. De vergelijking (3.45) laat zien hoe dit vermogen wordt aangepast om de IOP-vereisten te respecteren, en hoe het verschil in transmissie-afstanden tussen SAPs en SBS's zich vertaalt naar verschillende vermogensinstellingen voor beide netwerktopologieën.

Daarnaast wordt de specifieke impact van de transmissiekracht op de prestaties van zowel PUs als SUs gemodelleerd met behulp van de SINR-formules in (3.49) en (3.52). In deze formules wordt de signaal-ruis-verhouding (SINR) uitgedrukt als een maat voor de kwaliteit van het ontvangen signaal, waarbij de bijdragen van zowel de gewenste signalen als interferentie worden meegerekend. Een hogere SINR betekent betere netwerkprestaties, wat cruciaal is voor zowel de gebruikerservaring als de systeemprestaties.

Ten slotte, bij het vergelijken van de prestaties van beide netwerken, blijkt dat de cell-free mMIMO-netwerken over het algemeen efficiënter zijn in termen van vermogenstoewijzing, omdat de SAPs in staat zijn om op lagere vermogensniveaus te opereren, terwijl ze toch voldoen aan de vereisten van de IOP-beperkingen. Dit maakt cell-free netwerken aantrekkelijker voor scenario's waar een grote gebruikersdichtheid en robuuste prestaties vereist zijn, zoals in dichtbevolkte stedelijke gebieden.

Het is ook belangrijk te begrijpen dat hoewel de regulering van transmissievermogen via IOP-beperkingen aanzienlijke voordelen biedt op het gebied van interferentiebeheersing, dit niet altijd direct vertaalt naar hogere gegevenssnelheden voor alle gebruikers. Het is een compromis: het handhaven van een laag interferentieniveau kan de throughput van individuele gebruikers beïnvloeden, vooral in gevallen waar de capaciteit van het netwerk wordt benaderd. De uiteindelijke prestaties hangen sterk af van de netwerkconfiguratie, de afstand tussen gebruikers en toegangspunten, en de implementatie van vermogenstoewijzingsstrategieën.

Wat zijn de voordelen van OTFS-NOMA in een dynamisch communicatienetwerk?

In de context van OTFS-modulatie wordt het gebruik van niet-orthogonale multiple access (NOMA) technieken als een efficiënte manier van toegang tot gedeelde bronnen beschouwd. NOMA maakt het mogelijk dat meerdere gebruikers dezelfde bronnen gebruiken, waardoor de algehele systeemefficiëntie wordt verhoogd, vooral in omgevingen met hoge mobiliteit. OTFS-NOMA, specifiek, maakt gebruik van zowel de frequentie- als tijdsdomeinen om de beschikbare bronnen onder de gebruikers te verdelen. In dit kader zijn er verschillende toewijzingsschema’s die de efficiëntie van gegevensoverdracht kunnen verbeteren, afhankelijk van de mobiliteit van de gebruikers en de systeemarchitectuur.

Daarnaast wordt de Code-Domain OTFS-NOMA besproken, waar de Sparse Code Multiple Access (SCMA)-techniek wordt toegepast. Hier worden de gegevenssymbolen gecodeerd als SCMA-codewoorden en vervolgens gemoduleerd met OTFS. Dit resulteert in een netwerk waarin meerdere gebruikers dezelfde bronnen kunnen gebruiken, maar met verschillende codewoordarrangementen langs de Doppler- of de vertragingdimensie. Het gebruik van SCMA in combinatie met OTFS leidt tot een verhoogd aantal gelijktijdige verbindingen, zonder dat de kwaliteit van de transmissie significant afneemt. De keuze van de codewoordarrangementen hangt af van de specifieke behoeften van het netwerk en de aard van de kanaalomstandigheden.

De OTFS-SCMA-techniek biedt aanzienlijke voordelen in zowel uplink- als downlink-communicatie. In de downlink wordt de SCMA-code van elke gebruiker op het OTFS-rooster toegewezen en vervolgens worden de gegevens samengevoegd voordat OTFS-modulatie wordt toegepast. Dit biedt een robuustere manier van communicatie, zelfs in omgevingen met ruis of interferentie. In de uplink, daarentegen, wordt elk gegevensframe van de gebruiker gemoduleerd met OTFS en met behulp van een gecomprimeerde weergave van de kanalen wordt de transmissie efficiënt afgehandeld.

Een belangrijk punt voor de lezer om te begrijpen, is dat OTFS-NOMA, ondanks zijn efficiëntie in bronnen delen, ook uitdagingen met zich meebrengt op het gebied van complexiteit en vereisten voor nauwkeurige kanaalschatting. De effectiviteit van de OTFS-SCMA in verschillende omstandigheden hangt sterk af van het gebruik van geavanceerde detectie- en dekoderingstechnieken. Een van de voornaamste overwegingen bij het implementeren van OTFS-NOMA is het vinden van de juiste balans tussen de beschikbare bronnen, het gebruik van verschillende domeinen en de specificaties van de gebruikers (zoals mobiliteit en kanaalcondities). De diversiteit van het systeem is afhankelijk van zowel de kanaalparameters als de lengte van de SCMA-codewoorden. In een dynamisch netwerk kan de keuze voor een specifieke toewijzing of configuratie van bronnen daarom een aanzienlijke invloed hebben op de algehele systeemprestaties.

Hoe Geavanceerde Antennetechnologieën de Toekomst van Draadloze Communicatie Vormgeven

Beamforming, daarentegen,

Hoe kunnen zero-energy apparaten draadloze communicatie transformeren?

De zesde generatie draadloze netwerken (6G) belooft een scala aan nieuwe toepassingen, zoals digitale tweelingen en het tactiele internet. Deze toepassingen vereisen een enorme hoeveelheid verbonden sensoren, wat niet alleen onderhoudsuitdagingen met zich meebrengt, maar ook een aanzienlijke energieconsumptie. Onderzoeken wijzen uit dat het energieverbruik in stand-bymodus voor slimme toepassingen in 2025 kan oplopen tot 0,46 TWh, met een jaarlijkse groei van 20%. Dit benadrukt de noodzaak van technologieën die het energieverbruik drastisch kunnen verminderen. Zero-energy apparaten (ZED) bieden hiervoor een veelbelovende oplossing.

ZEDs kunnen worden ingedeeld in actieve en passieve typen, afhankelijk van de noodzaak van een batterij. Passieve ZEDs functioneren zonder energieopslag en gebruiken alleen omgevingssignalen, bijvoorbeeld in backscatter-communicatie. Actieve ZEDs, die in dit kader centraal staan, slaan energie op in batterijen die worden gevoed door energie uit natuurlijke bronnen zoals zonlicht, warmte, trillingen en radiofrequentie (RF). Dit maakt hen tot duurzame componenten binnen draadloze systemen, waarbij de energie afkomstig is uit onbeheersbare en vaak onvoorspelbare bronnen.

Het fundamentele principe van actieve ZEDs is energie-neutraliteit: op elk moment mag het totale energieverbruik niet groter zijn dan de energie die tot dat moment is geoogst. Deze beperking, de zogenoemde energy neutrality constraint (ENC), stelt een belangrijke voorwaarde aan het ontwerp en de werking van dergelijke systemen. Het energieharvestingproces is intrinsiek dynamisch en onregelmatig; daarom is opslag in batterijen essentieel om het verschil tussen de opbrengst en het verbruik te balanceren. Effectief energiebeheer – door het aanpassen van het energieverbruik aan de beschikbare oogst – is daarom cruciaal voor optimale prestaties.

Verschillende energiebronnen hebben elk hun eigen kenmerken en energiedichtheid. Zo levert zonlicht met circa 100 mW/cm² de hoogste energiedichtheid, maar is het sterk variabel en deels onvoorspelbaar. Binnenverlichting levert veel minder energie, maar is voorspelbaarder en deels regelbaar. Mechanische trillingen en RF-energie bevinden zich aan de onderkant van het spectrum, met lagere energiedichtheden maar betere beheersbaarheid en voorspelbaarheid. Deze variaties stellen ontwerpers voor uitdagende keuzes en noodzaken tot het integreren van meerdere energiebronnen en geavanceerde energiebeheerstrategieën.

De implementatie van ZEDs dwingt ook tot herziening van klassieke ontwerpprincipes voor draadloze communicatie. Traditionele systemen gaan uit van een continue maar beperkte energievoorziening, terwijl systemen met energieharvesting te maken krijgen met onregelmatige, onbeheersbare energieaanvoer. Dit leidt tot unieke uitdagingen in netwerkplanning, adaptieve vermogensregeling en protocollen die rekening houden met energievariabiliteit. Bovendien beïnvloeden factoren als mobiliteit, kanaalveranderingen en storingsbronnen het energiebeheer en de communicatiewaarde aanzienlijk.

Door de integratie van natuurlijke energiebronnen en geavanceerde energiemanagementtechnieken kunnen ZEDs de duurzaamheid van draadloze netwerken drastisch verbeteren. Dit draagt niet alleen bij aan lagere operationele kosten en verminderd onderhoud, maar ook aan een kleinere ecologische voetafdruk van toekomstige draadloze systemen. Bovendien opent de veelzijdigheid van energieharvesting nieuwe mogelijkheden voor toepassingen in het Internet of Things (IoT), slimme steden en autonome systemen, waar het vervangen of opladen van batterijen praktisch onhaalbaar is.

Het is essentieel te beseffen dat hoewel ZED-technologie enorme voordelen biedt, het ook een paradigmaverschuiving betekent in het ontwerp en beheer van communicatienetwerken. Het succes hangt af van het nauwkeurig modelleren van energiebronnen, het ontwikkelen van robuuste algoritmen voor energiebeheer en het integreren van multi-bron energieoogst. De toekomstige evolutie van draadloze systemen zal steeds meer worden bepaald door de synergie tussen communicatie en energie harvesting, waarmee duurzame en autonome netwerken werkelijkheid worden.

Hoe kan de OFDM-radar worden gebruikt voor het schatten van afstand en relatieve snelheid?

De relatie tussen relatieve snelheid en Doppler-frequentie in de context van OFDM-radar kan worden uitgedrukt door middel van een complex signaalmodel, waarin zowel het uitgezonden als het ontvangen modulatiesymbool worden beïnvloed door het Doppler-effect en de reflectie van het bewegende object. De invloed van de relatieve snelheid op het ontvangen modulatiesymbool $dRx(n)$ kan worden gemodelleerd als een verschuiving in zowel de frequentie als de tijd, waarbij de exponentiële termen het Doppler-effect en de vertraging als gevolg van de afstand representeren.

Het ontvangen modulatiesymbool kan na reflectie door het bewegende object als volgt worden uitgedrukt:

Het schatten van het bereik en de relatieve snelheid vereist een specifieke processor die de ontvangen informatie verwerkt door de uitgestraalde informatie te isoleren. Dit wordt bereikt door elementgewijze complexe deling van de ontvangen modulatiesymbolen door de verzonden symbolen. Het resultaat van deze bewerking, het dyadische product, bevat uitsluitend de invloed van het bereik en de Doppler-informatie. Deze bewerking wordt als volgt uitgevoerd:

De relatieve snelheid wordt berekend door een discrete Fourier-transformatie (DFT) van de vector $kD(\mu)$, waarbij het resultaat de Doppler-informatie bevat die vervolgens kan worden geanalyseerd. Dit proces maakt gebruik van de Fourier-transformaties om zowel bereik- als Doppler-informatie uit de ontvangen signalen te extraheren.

Het hele proces van schatten van het bereik en de relatieve snelheid kan worden samengevat in drie verwerkingsstappen:

1. Stap 1: Elementgewijze complexe deling om de modulatiesymbolen van het ontvangen signaal te isoleren.

2. Stap 2: Toepassing van de DFT op elke rij van de verkregen matrix, wat resulteert in een matrix die de Doppler-informatie bevat.

3. Stap 3: Toepassing van de IDFT op elke kolom van de resulterende matrix om de uiteindelijke radarafbeelding te verkrijgen.

Het uiteindelijke resultaat van dit proces is een tweedimensionale radarafbeelding die zowel het bereik als de Doppler-informatie van het object weergeeft.

Een belangrijk kenmerk van dit algoritme is de robuustheid ervan in praktische toepassingen. De verwerking van de signalen met behulp van discrete Fourier-transformaties is een gestandaardiseerde en efficiënt implementeerbare techniek. Bovendien biedt de Fourier-transformatie een consistente krachtwinst, wat het algoritme effectief maakt voor het extraheren van betekenisvolle informatie uit de ontvangen signalen, zelfs in ruisachtige omgevingen.

Belangrijk is ook dat de piekwaarde in de radarafbeelding niet dient als een maat voor de verwerkingwinst. De signalen ondergaan een coherente en deterministische bewerking tijdens elke Fourier-transformatie, wat resulteert in een krachtwinst die zich vertaalt naar een betere resolutie en effectievere extractie van informatie uit de ontvangen signalen.

Het is ook belangrijk te benadrukken dat, hoewel de DFT en IDFT vergelijkbaar lijken met de Fourier-transformaties in OTFS-systemen, het gebruik van een matrixrepresentatie in dit OFDM-radaralgoritme resulteert in een efficiënt verwerkingspad voor het schatten van zowel het bereik als de Doppler-snelheid, wat cruciaal is voor toepassingen in dynamische omgevingen.