stringtranslate.com

Динамическое управление спектром

Динамическое управление спектром ( DSM ), также называемое динамическим доступом к спектру ( DSA ), представляет собой набор методов, основанных на теоретических концепциях теории сетевой информации и теории игр , которые исследуются и разрабатываются для улучшения производительности сети связи как весь. [1] [2] Концепция DSM также опирается на принципы из областей межуровневой оптимизации , искусственного интеллекта , машинного обучения и т. д. Недавно это стало возможным благодаря наличию программного обеспечения радиосвязи благодаря разработке достаточно быстрых процессоров как на серверах и на терминалах. Это методы совместной оптимизации. Это также можно сравнить или связать с оптимизацией одного канала в сети из-за потери производительности на многих ссылках, на которые отрицательно влияет эта единственная оптимизация.

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

Важные и общие принципы DSM включают в себя:

DSM в кольце цифровых подписчиков

DSM может быть достигнут в сети обычных медных телефонных линий за счет уменьшения или устранения перекрестных помех , помех и проблем ближнего и дальнего радиуса действия в сети DSL, особенно влияющих на телефонные линии DSL, которые расположены близко друг к другу в переплете . [3] [4]

Технология включает в себя несколько методов:

DSM в беспроводных сетях

Важным применением динамического доступа к спектру являются беспроводные сети. Спектр, как ключевой ресурс 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 распределяемого между операторами на аукционах. Этот процесс распределения спектра крайне неэффективен и приводит к значительному недоиспользованию спектра. Несмотря на постоянное улучшение спектральной эффективности беспроводных технологий, спрос на полосу пропускания превышает доступность спектра для новых коммуникационных услуг и сетей. Парадоксально, но 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 оппортунистическое использование неиспользуемого или недостаточно используемого спектра в определенных областях или в определенное время. Более высокая эффективность использования спектра может быть достигнута путем использования лицензированного, но неиспользуемого спектра или путем более эффективного распределения спектра в соответствии с динамичным спросом на услуги. [7]

Некоторые методы и методы динамического доступа к спектру и управления им включают:


Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «На пути к динамическому регулированию радиоспектра: техническая мечта или экономический кошмар?» (PDF) . Alcatel-lucent.com . Проверено 22 декабря 2015 г.
  2. ^ «Программное обеспечение радиосвязи, обеспечивающее динамическое управление спектром» . Fcc.gov . Архивировано из оригинала 9 мая 2009 г. Проверено 22 декабря 2015 г.
  3. ^ «Динамическое управление спектром - методология предоставления пользователям значительно более высокой пропускной способности широкополосной связи» (PDF) . Теленор.com . Архивировано из оригинала (PDF) 8 января 2010 г. Проверено 22 декабря 2015 г.
  4. ^ «Динамическое управление спектром для цифровых абонентских линий» (PDF) . Alcatel-lucent.com . Проверено 22 декабря 2015 г.
  5. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюик, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Ньето, Глауко; Джозеф, Ваут (01 марта 2018 г.). «Белое ТВ-пространство и оптимизация сетей LTE для повышения энергоэффективности в пригородных и сельских сценариях». Транзакции IEEE в области вещания . 64 (1): 164–171. arXiv : 2405.02693 . дои : 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 (27 октября 2020 г.). «Оценка качества пустых пространств в сельской местности: крупномасштабное исследование спектра». Международный симпозиум IEEE по широкополосным мультимедийным системам и радиовещанию (BMSB) 2020 года . IEEE. стр. 1–5. дои : 10.1109/BMSB49480.2020.9379402. hdl : 1854/LU-8733571. ISBN 978-1-7281-5784-9.
  7. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюк, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Ньето, Глауко; Джозеф, Ваут (9 мая 2020 г.). «Оптимизация динамических помех в сетях когнитивного радио для сельских и пригородных районов». Беспроводная связь и мобильные вычисления . 2020 : 1–16. дои : 10.1155/2020/2850528 . hdl : 1854/LU-8672730 . ISSN  1530-8669.
  8. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюк, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Ньето, Глауко; Джозеф, Ваут (1 января 2021 г.). «Многоцелевая оптимизация сетей когнитивного радио». Компьютерная сеть . 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, Вут (28 мая 2023 г.). «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. дои : 10.1109/ICC45041.2023.10279819. ISBN 978-1-5386-7462-8.

Внешние ссылки