Gerechtigkeit in Fluid-Antennensystemen für drahtlose Netzwerke

Der Aufstieg von sechsten Generation (6G) Mobilfunknetzen hat die Notwendigkeit erhöht, viele Geräte zu verbinden, besonders für IoT-Anwendungen wie industrielle Automatisierung und Umgebungsüberwachung. Traditionelle Kommunikationssysteme stehen vor Herausforderungen, besonders wenn sie nur eine Antenne verwenden. Um diese Probleme zu lösen, wurde eine neue Technologie namens Fluid-Antennensysteme (FAS) entwickelt, die die Position der Antennen adaptiv ändern kann, um die Kommunikation zu verbessern, ohne mehrere feste Antennen zu benutzen.

#Überblick über Fluid-Antennensysteme

Fluid-Antennen sind flexible Systeme, die ihre Position ändern können, sodass sie den besten Standort für den Signalempfang finden. Im Gegensatz zu traditionellen MIMO-Systemen, die auf viele feste Antennen angewiesen sind, können FAS nur mit einer Funkfrequenzkette (RF) arbeiten. Diese Flexibilität verbessert die Kommunikationsqualität, während der Energieverbrauch und die Kosten niedrig gehalten werden.

Forschungen haben gezeigt, dass FAS erhebliche Vorteile in der drahtlosen Kommunikation bieten können, einschliesslich besserer Kanalqualität und optimalem Signalempfang. Diese Systeme haben sowohl für Einzel- als auch für Mehrbenutzeranwendungen Aufmerksamkeit erregt. Die Fähigkeit, die Antennenposition zu verschieben, ermöglicht verbesserten Empfang und effizientere Kommunikation.

#Fairness in Kommunikationssystemen

Fairness in Kommunikationssystemen konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass alle Benutzer einen fairen Anteil an Ressourcen erhalten, wie Bandbreite und Übertragungsleistung. In drahtlosen Netzwerken können Benutzer unterschiedliche Dienstgüte erfahren, je nach Faktoren wie ihrer Entfernung zur Basisstation (BS) und der Qualität ihrer Verbindung.

In traditionellen NOMA-Systemen teilen sich mehrere Benutzer denselben Ressourcenblock, was eine effiziente Nutzung der verfügbaren Kapazität ermöglicht. Allerdings kann das zu Szenarien führen, in denen einige Benutzer aufgrund von Störungen durch andere einen schlechten Dienst erleben, insbesondere wenn die Leistungszuweisung nicht richtig verwaltet wird.

Auf der anderen Seite weisen orthogonale Mehrfachzugangs- (OMA) Systeme jedem Benutzer separate Ressourcen zu, um Störungen zu minimieren. Während diese Methode fairen Zugang bieten kann, limitiert sie die Anzahl der Benutzer, die zu einem bestimmten Zeitpunkt bedient werden können und ist möglicherweise insgesamt nicht so effizient.

Um die Fairness in Kommunikationssystemen zu verbessern, ist es wichtig, Probleme im Zusammenhang mit der Ressourcenverteilung anzugehen. Wenn die Leistung begrenzt ist, kann das Verstärken des Signals eines Benutzers zulasten eines anderen gehen, was die Wahrscheinlichkeit von Dienstunterbrechungen für Benutzer mit schwächeren Signalen erhöht. Daher muss ein Gleichgewicht für sowohl NOMA- als auch OMA-Systeme gefunden werden, um ein gewisses Mass an Fairness unter den Benutzern aufrechtzuerhalten.

#Problemstellung

In dieser Studie wollen wir verstehen, wie man Fairness in Fluid-Antennensystemen gewährleisten kann, die sowohl NOMA- als auch OMA-Methoden nutzen. Unser Fokus liegt darauf, die maximale Wahrscheinlichkeit von Dienstunterbrechungen – bekannt als Ausfallwahrscheinlichkeit – für die Benutzer zu minimieren. Durch die Untersuchung dieser Systeme wollen wir bessere Strategien zur Ressourcenverteilung bieten, die die allgemeine Fairness und Benutzererfahrung verbessern.

#Netzwerkmodell für FAS-unterstützte Systeme

In unserem Modell betrachten wir ein Szenario, in dem eine Basisstation mit einer einzigen traditionellen Antenne mit zwei Benutzern kommuniziert, die mit einzelnen Fluid-Antennen ausgestattet sind. Jeder Benutzer kann seine Antennen zwischen mehreren Positionen wechseln, um das beste Signal zu finden. Diese Fähigkeit ermöglicht es beiden Benutzern, ihren Empfang zu verbessern, indem sie optimale Ports auswählen, die strategisch platziert sind, um Signale effektiv zu empfangen.

Das Netzwerk-Setup ermöglicht es beiden Benutzern, sich an ihre Umgebungen anzupassen, was zu verbesserten Kommunikationsergebnissen bei begrenzten Stromressourcen führt. Es wird angenommen, dass das Wechseln der Antennenpositionen vernachlässigbare Zeitverzögerungen hat, was den Prozess effizient macht.

#Kanal- und Signalmodelle

Die Kommunikationskanäle von der Basisstation zu den Fluid-Antennen bei beiden Benutzern werden durch mathematische Modelle charakterisiert. Die von der Basisstation gesendeten Signale sind darauf ausgelegt, Informationen simultan an beide Benutzer zu übertragen. Nach dem Empfang der Signale dekodieren die Benutzer diese mit spezifischen Techniken, um ihre beabsichtigten Nachrichten von Störungen zu trennen.

In NOMA-Systemen erhalten die Benutzer ein kombiniertes Signal, bei dem eine Nachricht mit einer höheren Leistung als die andere gesendet wird. Der näher stehende Benutzer erhält typischerweise ein stärkeres Signal, während der weiter entfernte Benutzer ein schwächeres Signal erhält. Der näher stehende Benutzer dekodiert zuerst seine Nachricht und behandelt die andere Nachricht als Störung, bevor er sie an den weiter entfernten Benutzer weitergibt. Dieser Prozess ermöglicht es mehreren Benutzern, effizient in einem gemeinsamen Kanal zu kommunizieren.

#Fairness-Optimierungsproblem

Angesichts der Notwendigkeit von Fairness formulieren wir ein Optimierungsproblem, das darauf abzielt, die maximalen Ausfallwahrscheinlichkeiten beider Benutzer in NOMA- und OMA-Systemen zu minimieren. Das Ziel ist es, die bestmögliche Kommunikationsleistung für beide Benutzer zu erreichen und gleichzeitig begrenzte Ressourcen zu verwalten.

In unserem Optimierungsproblem werden zwei Szenarien untersucht: ein Sonderfall, in dem die Benutzer identische Parameter haben, und ein allgemeiner Fall, in dem sich die Parameter unterscheiden. Für den Sonderfall haben wir eine Lösung abgeleitet, die eine klare und direkte Antwort bietet. Im allgemeinen Fall ist die Lösung aufgrund der Variabilität der Benutzeranforderungen komplexer, sodass alternative Methoden wie die Bisection-Suche notwendig sind, um zu optimalen Ressourcenallokationen zu gelangen.

#NOMA-Systeme: Sonderfall

Im Sonderfall von NOMA können wir die Existenz einer einzigartigen optimalen Lösung beweisen, wenn beide Benutzer identische Einstellungen haben. Die Analyse zeigt, dass, wenn sich die Bedingungen eines Benutzers verbessern, sich auch die Bedingungen des anderen Benutzers ändern, wodurch ihre Ausfallwahrscheinlichkeiten ausgeglichen werden.

Diese einzigartige Lösung stimmt mit den Ergebnissen traditioneller NOMA-Systeme überein, in denen Benutzer dieselben Antennen teilen. Die Methode, die in diesem Szenario verwendet wird, kann direkt auf typische NOMA-Systeme angewendet werden und hilft, unseren Ansatz zu validieren.

#NOMA-Systeme: Allgemeiner Fall

Im komplexeren allgemeinen Fall stehen wir vor Herausforderungen, da sich die Eigenschaften der Benutzerverbindungen unterscheiden. In dieser Situation verwenden wir eine Bisection-Suchmethode, um optimale Ressourcenallokationen zu bestimmen, die die Ausfallwahrscheinlichkeiten beider Benutzer effektiv ausgleichen.

Darüber hinaus führen wir einen approximativen Ansatz ein, um Berechnungen zu vereinfachen, sodass wir zu einer Lösung gelangen, die schnell berechnet werden kann, ohne umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.

#OMA-Systeme: Fairness-Herausforderungen

Im Gegensatz dazu weisen OMA-Systeme andere Herausforderungen auf. Der im OMA verwendete Zeitmultiplex-Zugang (TDMA) erfordert eine sorgfältige Betrachtung, wie Zeit- und Leistungszuweisungen interagieren. Die Kopplung dieser Variablen schafft ein nicht-konvexes Optimierungsproblem, das das Finden einer optimalen Lösung kompliziert.

Um diese Herausforderung zu meistern, wenden wir einen Algorithmus zur sukzessiven konvexen Approximation (SCA) an, der Approximationen nutzt, um lokal optimale Lösungen abzuleiten. Diese Methode hilft, Nicht-Konvexitäten zu bearbeiten und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Lösungen handhabbar und effizient bleiben.

#Numerische Ergebnisse

Um die Effektivität der vorgeschlagenen Methoden zu bewerten, führen wir eine Reihe von Simulationen unter verschiedenen Szenarien durch. Wichtige Parameter wie Distanzen zwischen Benutzern und der Basisstation, Leistungsniveaus und Bandbreitenzuweisungen werden variiert, um ihre Auswirkungen auf Ausfallwahrscheinlichkeiten und die Gesamtleistung des Systems zu beobachten.

Diese Simulationen zeigen, dass unsere vorgeschlagenen Ressourcenallokationsschemata die traditionellen NOMA- und OMA-Systeme signifikant übertreffen. Die auf FAS basierenden Strategien führen zu niedrigeren Ausfallwahrscheinlichkeiten und verbesserter Fairness unter den Benutzern und zeigen die Vorteile unseres Ansatzes.

#Fazit

Diese Studie hebt die Bedeutung von Fairness in fluid-antennengestützten NOMA- und OMA-Systemen hervor. Indem wir die Herausforderungen der Ressourcenverteilung und der Benutzerkommunikation angegangen sind, haben wir Methoden bereitgestellt, um die maximale Ausfallwahrscheinlichkeit für beide Systemtypen zu minimieren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es mit den richtigen Techniken möglich ist, die Benutzererfahrung und die Dienstqualität auch bei begrenzten Ressourcen zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen, dass Fluid-Antennensysteme grosses Potenzial für die Zukunft der drahtlosen Kommunikation bieten, insbesondere wenn wir auf zunehmend vernetzte und intelligente Umgebungen zusteuern.