Optimierung der Energieeffizienz und Fairness in mmWave-Systemen

Der Bereich der Kommunikation entwickelt sich rasant weiter, und eine der spannenden Technologien ist die Nutzung von Millimeterwellen (MmWave). Diese Technologie arbeitet bei Frequenzen, die viel höher sind als die traditionellen Mobilfunknetze, was schnellere Datenübertragungen ermöglicht. Allerdings bringen diese hohen Frequenzen auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich, darunter Probleme mit der Signalübertragung und der Fairness für die Nutzer.

In einem typischen mmWave-System können unterschiedliche Nutzer unterschiedliche Signalstärken erleben. Diese Ungleichheit kann zu einer unfairen Verteilung der Ressourcen führen. Zum Beispiel können Nutzer, die näher am Sender sind, ein starkes Signal empfangen, während die weiter entfernten Nutzer Schwierigkeiten haben. Das schafft einen Bedarf an Systemen, die den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig Fairness unter den Nutzern gewährleisten.

Eine vielversprechende Lösung ist der Einsatz von reconfigurablen intelligenten Oberflächen (RIS). RIS können den Signalweg ändern, um die Kommunikationsqualität zu verbessern. Sie funktionieren, indem sie die Phase der eingehenden Signale verändern, was dazu beiträgt, bessere Kommunikationskanäle zu schaffen. Das verbessert nicht nur die allgemeine Kommunikationsleistung, sondern reduziert auch den Energieverbrauch für die Übertragung.

Wenn wir auf die zukünftigen Mobilfunknetze, insbesondere die sechste Generation (6G), blicken, wird Nachhaltigkeit zu einem wichtigen Ziel. Forscher streben nach Energieeffizienzzielen, die den Energieverbrauch dieser Systeme erheblich senken können. Angesichts der steigenden Nachfrage nach Daten in der mobilen Kommunikation wird der Fokus auf Energieeffizienz immer wichtiger.

#Die Rolle von RIS in mmWave-Kommunikationen

Der Millimeterwellen-Bereich umfasst Frequenzen von 28 GHz bis 100 GHz, die in den aktuellen 5G-Netzen genutzt werden und für die zukünftige 6G-Entwicklung geplant sind. Aufgrund der hohen Frequenzen stehen mmWave-Signale vor Herausforderungen wie schwerem Pfadverlust, insbesondere in städtischen Umgebungen, wo Gebäude und Hindernisse die Signale blockieren können.

RIS sind ein vielversprechendes Werkzeug, um diese Herausforderungen zu meistern. Indem sie steuern, wie Signale reflektiert werden, können RIS einen günstigeren Signalweg schaffen, selbst in Situationen, in denen der direkte Weg zwischen Sender und Empfänger blockiert ist. Diese Fähigkeit, die Ausbreitungsumgebung zu ändern, ermöglicht eine bessere Signalstärke und Energieeffizienz im Vergleich zu traditionellen Systemen, die keine RIS verwenden.

#Energieeffizienz und Fairness

Mit dem Wachstum mobiler Netzwerke steigt auch die Nachfrage nach Energieeffizienz. Eine gute Energieeffizienz in 6G-Systemen zu erreichen, bedeutet, sich darauf zu konzentrieren, wie man die Menge an Daten, die pro Energieeinheit übertragen wird, maximieren kann. Der hohe Energieverbrauch, der mit der Datenübertragung verbunden ist, kann ein erhebliches Problem darstellen. Daher konzentrieren sich Forscher darauf, die Energieeffizienz in diesen Netzwerken zu optimieren.

Allerdings sollte die Verbesserung der Energieeffizienz nicht auf Kosten der Fairness der Nutzer gehen. Fairness bei der Ressourcenverteilung ist entscheidend, insbesondere in Systemen, in denen Nutzer unterschiedliche Qualitätsanforderungen haben. Wenn das System nur darauf ausgerichtet ist, die Energieeffizienz zu maximieren, könnten Nutzer mit schwächeren Signalstärken nicht die notwendigen Ressourcen erhalten, was zu einer schlechten Servicequalität führt.

Um Fairness zu gewährleisten, wird oft ein Mass namens Jain's Fairness-Index verwendet. Dieser Index bietet eine Möglichkeit, zu bewerten, wie die Ressourcen unter den Nutzern verteilt sind. Ein höherer Indexwert zeigt eine gerechtere Verteilung an. Durch die Balance zwischen Energieeffizienz und Fairness können Systeme eine zufriedenstellende Leistung für alle Nutzer bereitstellen.

#Das Optimierungsproblem

Um die Probleme von Energieeffizienz und Fairness anzugehen, kann ein Optimierungsproblem formuliert werden. Das Ziel ist, die Energieeffizienz zu maximieren und dabei ein gewisses Mass an Fairness unter den Nutzern sicherzustellen. Dieses Szenario ist besonders komplex, da die Signalstärken variieren und möglicherweise keine genauen Informationen über den Kanalzustand (CSI) am Sender vorliegen.

Bei der Gestaltung des Systems ist es wichtig, die Unvollkommenheiten in den verfügbaren Kanalinformationen zu berücksichtigen. In realen Szenarien sind die genauen Kanalinformationen möglicherweise nicht abrufbar, was den Optimierungsprozess komplizierter macht.

Der Optimierungsprozess umfasst normalerweise mehrere Schritte, darunter:

1. Die Festlegung der Zielfunktion: Diese Funktion quantifiziert die Energieeffizienz des Systems basierend auf den erzielbaren Datenraten und dem gesamten Energieverbrauch.

2. Die Einbeziehung der Fairness-Bedingung: Diese Bedingung gewährleistet, dass alle Nutzer einen fairen Anteil an Ressourcen erhalten, um zu verhindern, dass stärkere Nutzer die verfügbare Bandbreite monopolisieren.

3. Lösung der nicht-konvexen Optimierung: Aufgrund der komplexen Natur des Problems sind spezialisierte Algorithmen erforderlich, um effektive Lösungen zu finden.

#Vorgeschlagene Lösungen

Die vorgeschlagene Methode zur Lösung des Optimierungsproblems umfasst mehrere Schlüsselkomponenten. Zunächst kann eine Penalty-Dual-Decomposition-Methode angewendet werden, um die Fairness-Bedingungen effektiv zu verwalten. Diese Methode transformiert das Optimierungsproblem in eine handhabbarere Form, indem sie Straftermine in die Zielfunktion einbezieht.

Als nächstes kann ein proyected gradient ascent-Algorithmus eingesetzt werden, um die optimale Lösung zu finden. Dieser Algorithmus aktualisiert iterativ die Variablenwerte, um die Energieeffizienz zu maximieren und gleichzeitig die Fairness-Bedingungen einzuhalten. Durch Anpassungen in jeder Iteration kann der Algorithmus auf eine optimale Lösung hinarbeiten, die Effizienz und Fairness effektiv ausgleicht.

Die spezifischen Schritte in der vorgeschlagenen Methode umfassen:

1. Erweiterter Lagrange-Ansatz: Diese Methode beginnt damit, die Fairness-Bedingung umzuschreiben, um sie in die Zielfunktion einzubeziehen, was eine bessere Handhabung der Bedingungen während der Optimierung ermöglicht.

2. Gradientenanstiegs-Updates: Für jede Variable im Optimierungsproblem berechnet der Algorithmus den Gradienten, der die Richtung des grössten Anstiegs der Energieeffizienz angibt. Die Variablen werden dann basierend auf diesem Gradienten aktualisiert.

3. Projection: Nach der Aktualisierung der Variablen muss der Algorithmus möglicherweise sicherstellen, dass die neuen Werte weiterhin den erforderlichen Bedingungen entsprechen. Dies umfasst die Projektion der aktualisierten Werte auf die zulässige Menge.

#Systemmodell

Im Systemmodell umfasst ein Multi-User-Downlink-mmWave-Setup eine Basisstation (BS), die mehrere Nutzer bedient. Die BS überträgt Datensymbole an jeden Nutzer, wobei jeder Nutzer spezifische Datenströme hat. Die Kommunikation stützt sich sowohl auf digitale als auch auf analoge Precoding-Techniken, die helfen, die Signalübertragung effektiv zu verwalten.

Die RIS spielt eine entscheidende Rolle in diesem Modell, indem sie die Signale in Richtung der Nutzer reflektiert. Jeder Nutzer hat auch sein eigenes Set von Antennen und digitalen Kombinierern, um die übertragenen Daten zu decodieren. Das RIS verbessert die allgemeine Kommunikationsleistung, indem es die Signalwege verbessert und Blockaden, die durch Hindernisse verursacht werden, mindert.

Das Modell des Kanalsschätzfehlers ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt des Systems. Da das RIS passiv ist, kann es keine Pilotensignale zur Kanalschätzung senden, weshalb es unerlässlich ist, den verketteten Kanal korrekt zu schätzen. Der Fehler in dieser Schätzung muss begrenzt werden, um Unsicherheiten im System Rechnung zu tragen.

#Kanalmodell

In diesem System werden die Kanäle zwischen der BS, RIS und den Nutzern anhand etablierter Modelle beschrieben. Das Saleh-Valenzuela-Modell wird häufig verwendet, um die Signalpfade effektiv zu erfassen. Dieses Modell berücksichtigt sowohl Sichtverbindungspfade (LoS) als auch nicht Sichtverbindungspfade (NLoS), um eine genauere Darstellung der Kommunikationsumgebung zu bieten.

Mit mehreren möglichen Wegen zwischen der BS und dem RIS sowie zwischen dem RIS und den Nutzern erfasst das Modell die Komplexität der mmWave-Kommunikation. Die Kombination dieser Pfade ermöglicht es dem System, die verfügbaren Ressourcen effizienter zu nutzen.

#Signalmodell

Das übertragene Signal von der BS wird als Vektor von Symbolen dargestellt, wobei jedes Symbol einem bestimmten Nutzer zugeordnet ist. Der Übertragungsprozess umfasst sowohl digitales als auch analoges Precoding, um die Ressourcenverteilung effektiv zu verwalten. Jeder Nutzer empfängt die Signale über einen digitalen Kombiner, der die eingehenden Signale verarbeitet, um die beabsichtigten Daten zu extrahieren.

Das Signalmodell veranschaulicht, wie der gesamte Kanal durch die RIS-Reflexionen beeinflusst wird und wie verschiedene Faktoren wie additive Rauschen und Interferenzen eine Rolle spielen. Dieses Modell ermöglicht es dem System, die erreichbaren Datenraten unter Berücksichtigung der Leistungsbeschränkungen zu bewerten.

#Leistungsauswertung

Die Leistung der vorgeschlagenen Methode kann durch umfangreiche numerische Simulationen bewertet werden. Diese Simulationen erlauben es den Forschern, verschiedene Optimierungstechniken in verschiedenen Szenarien zu vergleichen und aufzuzeigen, wie die vorgeschlagene Methode Energieeffizienz und Fairness für die Nutzer ausbalanciert.

Bei der Auswertung der Ergebnisse können Aspekte wie Konvergenzgeschwindigkeit, Energieeffizienz und Fairness-Index analysiert werden. Die Simulationen helfen, die besten Kompromisse zu identifizieren, die erreicht werden können, und unter welchen Bedingungen die vorgeschlagene Methode am besten abschneidet.

#Fazit

In diesem Artikel wurde die Optimierung der Energieeffizienz und der Nutzerfairness in RIS-unterstützten mmWave-Systemen behandelt. Die Herausforderungen, die durch hochfrequente Signale und unterschiedliche Nutzeranforderungen entstehen, erfordern fortgeschrittene Optimierungstechniken.

Die vorgeschlagene Methode kombiniert Dual-Decomposition- und Projected-Gradient-Ascent-Ansätze, um diese Herausforderungen effektiv anzugehen. Indem sichergestellt wird, dass sowohl Energieeffizienz als auch Fairness berücksichtigt werden, legt diese Methode den Grundstein für zukünftige Entwicklungen in mobilen Kommunikationssystemen.

Während sich mobile Netzwerke weiterentwickeln, wird die Integration innovativer Technologien wie RIS eine entscheidende Rolle dabei spielen, die wachsenden Anforderungen an Daten zu erfüllen und gleichzeitig die Energie Nachhaltigkeit und die Nutzerzufriedenheit aufrechtzuerhalten.