Fortschritte in UAV-unterstützten kognitiven NOMA-Netzwerken

Mit dem Fortschritt der kabellosen Kommunikationstechnologie wächst die Nachfrage nach effizienten Wegen, Geräte zu verbinden. Diese Nachfrage wird durch den Aufstieg des Internets der Dinge (IoT) und andere Technologien angeheizt. Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) und kognitive Funksysteme werden als Lösungen untersucht, um die Konnektivität zu verbessern. Ein Fokus liegt auf Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA), das es mehreren Nutzern ermöglicht, den gleichen Kanal effektiver zu teilen.

Dieser Artikel bespricht, wie die Leistung von UAV-unterstützten kognitiven NOMA-Netzwerken verbessert werden kann. Dabei wird speziell untersucht, wie man die Leistung und Subkanäle in diesen Netzwerken zuweisen kann, um die Gesamt-Datenübertragungsraten zu maximieren. Die Herausforderung ergibt sich aus der dynamischen Natur des Netzwerks und den Einschränkungen bezüglich der verfügbaren Leistung.

#Die Herausforderung

In jedem kabellosen Kommunikationssystem ist es entscheidend, die Gesamtrate oder die Gesamt-Datenrate zu maximieren. Dieser Prozess kann jedoch aufgrund unterschiedlicher Netzwerkbedingungen schwierig sein. Zum Beispiel können Nutzer sich bewegen oder die Signalqualität kann sich ändern. Ausserdem gibt es Beschränkungen, wie viel Leistung jedem Nutzer zugewiesen werden kann.

Frühere Forschungen haben verschiedene Ansätze vorgeschlagen, um diese Probleme anzugehen. Viele traditionelle Lösungen passen sich jedoch nicht gut an Echtzeitänderungen an. Sie verlassen sich oft auf komplexe mathematische Methoden, die impraktisch sein können, wenn sofortige Reaktionen notwendig sind.

#Ein neuer Ansatz

Eine alternative Methode basiert auf dem Konzept der aktiven Inferenz, das aus der kognitiven Wissenschaft stammt. Dieser Ansatz behandelt das System als eine selbstorganisierende Einheit, die ihre Aktionen basierend auf Beobachtungen aus der Umgebung anpasst. Durch die Anwendung aktiver Inferenz können wir die dynamischen Bedingungen eines UAV-unterstützten kognitiven NOMA-Netzwerks besser modellieren.

Mit dieser neuen Methode erstellen wir ein Modell, das Vorhersagen trifft und sich an verändernde Bedingungen anpasst. Der UAV sammelt Daten über seine Umgebung und lernt im Laufe der Zeit, wie man Ressourcen effektiv zuweist. Das bedeutet, die richtigen Subkanäle auszuwählen und die Leistungsniveaus zu steuern, um die beste Leistung zu erzielen.

#Systemmodell

In unserem Szenario betrachten wir ein Netzwerk, das ein primäres Netzwerk und ein sekundäres Netzwerk umfasst. Das primäre Netzwerk hat eine Hauptbasisstation, die primäre Nutzer bedient, während der UAV als Unterstützungssystem für sekundäre Nutzer fungiert, die Daten übermitteln wollen. Der UAV konzentriert sich darauf, mit diesen sekundären Nutzern zu kommunizieren und sicherzustellen, dass ihre Signale effizient gesendet werden.

Der UAV schwebt über den sekundären Nutzern und sammelt ständig Informationen über deren Signalqualität und Leistungsniveaus. Diese Daten verwendet er, um informierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Nutzer priorisiert werden sollen und wie viel Leistung zugewiesen wird.

#Schlüsselkomponenten

1. Signalübertragung: Jeder sekundäre Nutzer sendet ein Signal an den UAV, wobei spezifische Leistungsniveaus verwendet werden.
2. Leistungsmanagement: Der UAV passt die Leistung an, die jeder Nutzer senden kann, basierend auf deren Bedürfnissen und den allgemeinen Netzwerkbedingungen. Dies erfordert ein Gleichgewicht-zu viel Leistung kann zu Interferenzen führen, während zu wenig die Kommunikation behindern kann.
3. Dynamisches Lernen: Während der UAV arbeitet, sammelt er Daten und lernt aus seinen Erfahrungen. Dieses kontinuierliche Lernen ermöglicht es ihm, seine Ressourcenallokationsstrategien zu verfeinern.

#Entscheidungsprozess

Zu jedem Zeitpunkt muss der UAV Entscheidungen basierend auf den gesammelten Informationen treffen. Dieser Prozess umfasst:

• Beobachtung der aktuellen Bedingungen.
• Ableitung verborgener Zustände, die Faktoren beziehen, die nicht direkt beobachtet werden, wie z.B. die Mobilität der Nutzer.
• Auswahl von Aktionen, die die Ergebnisse für das gesamte Netzwerk optimieren.

Der UAV nutzt Techniken zur Aktualisierung von Überzeugungen, was bedeutet, dass er sein Verständnis der Umgebung basierend auf neuen Informationen überarbeitet. Dieser iterative Prozess ist entscheidend, um sich an Echtzeitänderungen anzupassen und eine effiziente Kommunikation sicherzustellen.

#Offline- und Online-Lernen

Der UAV durchläuft zwei Phasen des Lernens:

#Offline-Lernen

In dieser Phase erstellt der UAV ein erstes Modell basierend auf historischen Daten. Er lernt über das Nutzerverhalten und die Netzwerkbedingungen, was als Grundlage für zukünftige Aktionen dient. Dieses Modell hilft dem UAV, bessere Vorhersagen zu treffen, wenn er aktiv wird.

#Online-Lernen

Sobald er aktiv ist, aktualisiert der UAV kontinuierlich sein Modell basierend auf Echtzeitdaten. Er lernt, Subkanäle auszuwählen und die Leistungszuweisung dynamisch zu verwalten. Diese Anpassungsfähigkeit hilft, Herausforderungen zu bewältigen, die durch schwankende Bedingungen entstehen.

#Leistungsbewertung

Um die Effektivität dieses Ansatzes zu bewerten, werden Simulationen durchgeführt. Diese Simulationen zeigen, wie gut die vorgeschlagene Methode die Gesamtrate innerhalb des Netzwerks maximiert:

• Konvergenz: Der UAV zeigt die Fähigkeit, sich schnell anzupassen und optimale Einstellungen zu finden.
• Ressourcennutzung: Mit zunehmender Anzahl von sekundären Nutzern funktioniert das System besser und maximiert die Nutzung der verfügbaren Kanäle, ohne zu viel Interferenz zu verursachen.

#Ergebnissummary

1. Die vorgeschlagene Methode schneidet besser ab bei der Maximierung der Gesamtrate im Vergleich zu bestehenden Methoden.
2. Wenn die Nutzerzahl steigt, wird eine Grenze erreicht, bei der die Leistung sich stabilisiert aufgrund von Interferenz.
3. Lernraten beeinflussen erheblich die Geschwindigkeit und Effektivität der Konvergenz.

#Fazit

Zusammenfassend können UAV-unterstützte kognitive NOMA-Netzwerke stark von einem aktiven Inferenzansatz profitieren. Indem er aus seiner Umgebung lernt und sich in Echtzeit anpasst, kann der UAV Ressourcen effektiv zuweisen und Leistungsniveaus verwalten. Die Ergebnisse aus den Simulationen bestätigen seine Wirksamkeit bei der Maximierung der Datenübertragungsraten, was für die Zukunft der kabellosen Kommunikationstechnologien entscheidend ist.

Zukünftige Forschungen werden untersuchen, wie sich die Bewegung des UAVs auf die Leistung auswirkt und das Potenzial, komplexere Modulationsschemata zu verwenden, um die Kommunikation weiter zu optimieren. Mit kontinuierlichen Fortschritten in der Technologie werden diese Erkenntnisse eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der nächsten Generation kabelloser Netzwerke spielen.