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NIST 的目标是使无线网络的频率共享更加有效

作者: Patrick Nelson 译者: LCTT CN-QUAN

| 2022-01-12 13:09      

机器学习方案将帮助不同的无线电协议,如 Wi-Fi 和 LTE,在同一的无线频谱中更有效地协同工作。

美国国家标准与技术研究所(NIST)开发的机器学习方案有可能显著改善 5G 和其他无线网络选择和共享通信频率的方式。研究人员声称,与试错法相比,NIST 的方案可以使共享通信频率的过程的效率提高多达 5000 倍。

NIST 系统的理念是,无线电设备可以从经验中学习其网络环境,而不是像现在这样,简单地根据试错法选择频率信道。

NIST 在 其网站上的一篇文章 中说,在特定的环境条件下,“该算法可以学习哪个信道提供最好的结果”。

该团队说:“该方案可以被编程到现实世界中许多 [不同] 类型网络的发射机软件中。”

从本质上讲,这个计算机模拟的算法是一个映射环境射频条件的先前经验的公式。例如,这些条件可以包括在一个信道(一组相邻的频率)内运行的发射机的数量。

文章说:“……如果发射机选择了一个未被占用的信道,那么成功传输的概率就会上升,从而导致更高的数据速率。”同样地,当发射机选择一个没有太多干扰的信道时,信号会更强,你也会得到更好的数据速率。发射机会记住哪个信道提供了最佳结果,并学会在下次需要清晰信号时学会选择那个位置。

这与今天的工作方式不同。也就是说,无线电只是试图找到一个开放频率,然后与类似协议的无线电进行通信。在复杂的情况下,使用诸如 Wi-Fi、跳频和 波束成形 等技术来优化信道。

研究人员解释说,NIST 的机器学习技术的亮点在于共享频谱,比如通过授权频谱辅助接入(LAA)共享 Wi-Fi。LAA 是非授权频谱中的 LTE 频谱,称为 LTE-U,频率为 5GHz。在相同频率下的 Wi-Fi 与 LAA 的组合中,协议是不同的:无线电之间不能相互通信以协调工作,而且频带越繁忙就可能出现混乱 —— 传输会遇到其他传输。但是,如果所有的无线电接收机都能更好地选择它们的占位,通过学习哪些有效,哪些无效,那么这将会更好。

NIST 工程师 Jason Coder 在文章中说:“这可能会使非授权频段的通信更加高效。”

事实上,NIST 声称,它“可以帮助 5G 和其他无线网络选择和共享通信频率,其效率大约是试错法的 5000 倍。”

这里的关键词是“共享”,因为为了在有限的频谱内增加通信,必须进行更多的共享 —— 物联网或媒体流等用户都在争夺同样的隐喻资产。随着物联网和数字技术的不断发展,非授权和授权频段的结合,就像 LAA 中的情况一样,可能会变得更加普遍。(非授权的频段是指那些没有分配给特定用户的频段,比如移动网络运营商;授权频段是在拍卖中中标并分配的。)

在 NIST 场景中,相互竞争的发射机“各自学习在不相互通信的情况下最大化网络数据速率”。因此,多种协议和数据类型,如视频或传感器数据,或 Wi-Fi 和移动网络,可以相互协作。

NIST 的方案大大简化了为发射机分配最佳信道的过程,根据这篇文章研究发现,穷尽努力 [使用试错法] 来确定最佳解决方案需要大约 45600 次试验,而这个方案只需要尝试 10 个渠道就可以选择类似的解决方案,仅仅付出 0.02% 的努力。”

NIST 的研究人员在 IEEE 第 91 届车辆技术会议上展示了他们的研究成果。


via: https://www.networkworld.com/article/3561618/nist-aims-to-make-frequency-sharing-more-efficient-for-wireless-networks.html

作者:Patrick Nelson 选题:lujun9972 译者:CN-QUAN 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出



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