Ученые разработали алгоритм для настройки интеллектуальных отражающих поверхностей, которые используются в системах беспроводной связи 5G. Алгоритм позволяет устройствам более гибко управлять сигналом в городских условиях, где часто нет прямой видимости между вышкой и абонентом, а потому значительно ускоряет и улучшает качество связи. При этом технология использует сигналы, уже доступные в современных сетях, поэтому ее внедрение не требует изменения действующих стандартов связи. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале IEEE Open Journal of the Communications Society.
Беспроводная связь есть практически во всех населенных пунктах нашей страны, но не всегда операторам удается обеспечить равномерное покрытие на территории города или внутри зданий. Сигнал может терять силу, огибая препятствия, или вовсе блокироваться стенами, создавая «мертвые зоны». Решить эту проблему позволяют интеллектуальные отражающие поверхности, которые состоят из множества управляемых элементов и могут перенаправлять и усиливать радиосигнал в нужном направлении. Однако быстро и точно настроить каждый элемент таких поверхностей для максимального усиления сигнала сложно. Существующие методы настройки не справляются с этой задачей — они требуют сложных вычислений, которые занимают много времени, — поэтому ученые ищут новые подходы.
Исследователи из Института проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН (Москва) разработали алгоритм MCMC-SA для улучшения связи 5G и в перспективе 6G через умные поверхности. В его основе лежат два математических вероятностных метода — марковские цепи Монте-Карло и имитация отжига. Алгоритм, построенный на них, ищет оптимальную для передачи сигнала конфигурацию поверхности, не проверяя все возможные настройки подряд, а обучаясь на каждом шаге. Благодаря этому он работает значительно быстрее аналогов, которые используют случайные конфигурации поиска.
Сначала алгоритм активно «исследует» все возможные настройки поверхности, внося в них крупные изменения. Это дает возможность быстро найти область с лучшим сигналом. Затем его действия становятся все более локальными, и это позволяет точно настроить поверхность для получения практически максимальной мощности сигнала. Благодаря такому принципу связь улучшается уже в процессе настройки, а не только после ее окончания.
Авторы подчеркивают, что алгоритм универсален: он одинаково эффективно работает как с простыми поверхностями, для которых возможно всего два противоположных состояния (условно «включен» и «выключен»), так и со сложными голографическими системами, где каждый элемент может переключаться между множеством состояний. Это ключевое преимущество позволит применять одну и ту же технологию в разных сценариях — от бюджетных решений до высокопроизводительных систем будущего.
«Разработанный алгоритм позволяет быстрее настраивать умные поверхности, при этом сокращает расходы на сложную процедуру оценки канала. Это упростит внедрение таких поверхностей без изменения текущих стандартов связи. Благодаря им дачники получат устойчивый интернет, офисные работники избавятся от обрывов видеозвонков, врачи смогут проводить телемедицинские консультации без помех, умные дома станут надежнее, а спасатели останутся на связи в зонах катастроф. В дальнейшем мы планируем испытать наш алгоритм на разрабатываемом прототипе такой поверхности», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Илья Буртаков, лауреат стипендии Президента РФ, младший научный сотрудник лаборатории беспроводных сетей №17 ИППИ РАН.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
