协助5G无线网络有用同享通讯频率

发布日期:2020年5月28日

协助5G无线网络有用同享通讯频率

图:NIST研讨人员开发了机器学习的数学计算公式协助5G和其它无线网络挑选并有用同享通讯频率

 

美国国家规范与技能研讨院(NIST)的研讨人员研宣布一种数学公式,计算机模仿显现该公式能够协助5G和其他无线网络在挑选和同享通讯频率时进步约5000倍的功率。

新公式是机器学习的办法,它能够依据特定网络环境中之前的经历来挑选一个无线信道,该公式能够编进许多类型的实际网络发射器软件中。

该公式是经过同享未经答应的频段来满意对5G等无线体系不断添加需求的一种办法。比方,Wi-Fi运用的是美国联邦通讯委员会未分配给特定用户的频段。NIST的研讨要点是Wi-Fi与单元体系抢夺特定频率或子信道的状况。使这种状况具有挑战性的是,这些单元体系正在经过运用结合了非答应频段和答应频段的答应辅佐拜访(LAA)办法来进步其数据传输速率。

NIST公式协助发射器快速挑选最佳子信道,在未答应频段内一起成功运转Wi-Fi和LAA网络。每个发射器都会在没有相互通讯的状况下完成总的网络数据速率最大化。

NIST此项研讨与以往的通讯机器学习研讨不同,它考虑了多个网络“层”,物理设备以及基站和接纳器之间的信道拜访规矩。该公式运用了“ Q学习”技能。经过与环境交互并测验不同的办法,经过算法了解哪个信道反应最佳成果。每个发射器都会挑选在特定环境条件下发生最佳数据速率的信道。

假如两个网络都挑选了适宜的信道,组合全体网络环境的功率将得到进步。该办法经过两种办法进步数据速率。具体来说,假如发射器挑选了未被占用的信道,那么成功传输的或许性就会添加,然后完成更高的数据速率。并且,假如发射器挑选的信道遭到的搅扰最小,信号就更强,然后完成更高的接纳数据速率。

在计算机模仿时,经过查找一切或许的组合以找到使总网络数据速率最大化的办法,最优分配法将信道分配给发射器。NIST公式发生的成果挨近最佳值,但进程要简略得多。研讨发现,假如经过传统的杂乱办法找到最佳解决方案,大约需求进行45,600次试验,而公式能够经过测验10个信道来挑选相似的解决方案,仅需支付相同尽力的0.02%。

该研讨针对的是多个Wi-Fi接入点的建筑物室内以及在未经答应频段内进行手机操作的状况。现在,研讨人员计划在更宽广的室外场所对该办法进行建模,并展开物理试验以证明其作用。

(译:车薇娜 / 图:NIST)

 

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