stringtranslate.com

Динамическое управление спектром

Динамическое управление спектром ( DSM ), также называемое динамическим доступом к спектру ( DSA ), представляет собой набор методов, основанных на теоретических концепциях в теории сетевой информации и теории игр , которые исследуются и разрабатываются для повышения производительности сети связи в целом. [1] [2] Концепция DSM также черпает принципы из областей кросс-уровневой оптимизации , искусственного интеллекта , машинного обучения и т. д. Недавно это стало возможным благодаря доступности программного радио благодаря разработке достаточно быстрых процессоров как на серверах, так и на терминалах. Это методы кооперативной оптимизации. Это также можно сравнить или связать с оптимизацией одного канала в сети из-за потери производительности на многих каналах, на которые негативно повлияла эта единственная оптимизация.

Чаще всего он применяется для оптимизации производительности цифровой абонентской линии ( DSL ) сети . Другое потенциальное применение DSM — когнитивное радио .

Важные и общие принципы DSM включают в себя:

DSM в петле цифровых подписчиков

DSM может быть реализована в сети обычных медных телефонных линий путем снижения или устранения перекрестных помех , помех и проблем «близко-далеко» в сети DSL, особенно влияющих на телефонные линии DSL, которые расположены близко друг к другу в связке . [3] [4]

Методика включает в себя несколько методов:

DSM в беспроводных сетях

Важное применение динамического доступа к спектру — в беспроводных сетях. Спектр, как ключевой ресурс для беспроводной связи, играет важную роль в ключевых показателях производительности сети, таких как покрытие, качество обслуживания, энергоэффективность и надежность. Большинство услуг беспроводной связи предоставляются в рамках фиксированного распределения спектра, заранее определенного регулирующими органами и назначаемого операторам на аукционах. Этот процесс распределения спектра крайне неэффективен, что приводит к значительному недоиспользованию спектра. Несмотря на растущие улучшения в спектральной эффективности беспроводных технологий, спрос на полосу пропускания превышает доступность спектра для новых услуг и сетей связи. Как это ни парадоксально, несколько исследований спектра показывают, что пространственное и временное использование спектра ниже 3 ГГц составляет менее 20% во всем мире [5] и менее 11% в сельской местности [6] . В этом контексте сети динамического доступа к спектру (DSA) позволяют оппортунистически использовать неиспользуемый или недоиспользуемый спектр в определенных областях или в определенное время. За счет использования лицензированного, но неиспользуемого спектра или лучшего распределения спектра в соответствии с динамическим спросом на услуги можно достичь более высокой эффективности использования спектра. [7]

Некоторые методы и приемы динамического доступа к спектру и управления им включают в себя:


Смотрите также

Ссылки

  1. ^ «На пути к динамическому регулированию радиоспектра: техническая мечта или экономический кошмар?» (PDF) . Alcatel-lucent.com . Получено 22.12.2015 .
  2. ^ "Программное обеспечение радио, поддерживающее динамическое управление спектром". Fcc.gov . Архивировано из оригинала 2009-05-09 . Получено 2015-12-22 .
  3. ^ "Динамическое управление спектром – методология предоставления пользователям значительно более высокой пропускной способности широкополосной связи" (PDF) . Telenor.com . Архивировано из оригинала (PDF) 2010-01-08 . Получено 2015-12-22 .
  4. ^ "Динамическое управление спектром для цифровых абонентских линий" (PDF) . Alcatel-lucent.com . Получено 22.12.2015 .
  5. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюк, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Нието, Глауко; Джозеф, Ваут (2018-03-01). «Оптимизация белого пространства телевидения и сети LTE в направлении энергоэффективности в пригородных и сельских сценариях». Труды IEEE по вещанию . 64 (1): 164–171. arXiv : 2405.02693 . doi : 10.1109/TBC.2017.2731043. hdl : 1854/LU-8556874. ISSN  0018-9316.
  6. ^ Алонсо, Родни Мартинес; Герра, Арли Кото; Пупо, Эрнесто Фонтес; Плетс, Дэвид; Ньето, Глауко Гильен; Мартенс, Люк; Джозеф, Ваут (2020-10-27). «Оценка качества белых пространств в сельских районах: крупномасштабное спектральное обследование». Международный симпозиум IEEE 2020 года по широкополосным мультимедийным системам и вещанию (BMSB) . IEEE. стр. 1–5. doi :10.1109/BMSB49480.2020.9379402. hdl :1854/LU-8733571. ISBN 978-1-7281-5784-9.
  7. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюйк, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Нието, Глауко; Джозеф, Ваут (2020-05-09). «Оптимизация динамических помех в сетях когнитивного радио для сельских и пригородных районов». Беспроводная связь и мобильные вычисления . 2020 : 1–16. doi : 10.1155/2020/2850528 . hdl : 1854/LU-8672730 . ISSN  1530-8669.
  8. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюйк, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Нието, Глауко; Джозеф, Ваут (2021-01-01). «Многоцелевая оптимизация когнитивных радиосетей». Компьютерные сети . 184 : 107651. arXiv : 2405.02694 . doi : 10.1016/j.comnet.2020.107651. ISSN  1389-1286.
  9. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Поллин, Софи; Мартенс, Люк; Джозеф, Ваут (28.05.2023). «Обнаружение выбросов и извлечение спектральных признаков на основе корреляции ближайших соседей и алгоритма случайного леса». ICC 2023 — Международная конференция IEEE по коммуникациям. IEEE. стр. 4615–4620. doi :10.1109/ICC45041.2023.10279819. ISBN 978-1-5386-7462-8.

Внешние ссылки