Nicht-terrestrische Netzwerke: Die Zukunft der 6G-Kommunikation

Nicht-terrestrische Netzwerke (NTN) werden voraussichtlich eine wichtige Rolle in der Zukunft der drahtlosen Kommunikation spielen, besonders mit den kommenden sechsten Generation (6G) Netzwerken. Diese Netzwerke werden Dienste bieten, die überall verfügbar sind und je nach Nutzerbedarf skaliert werden können. Allerdings sieht sich NTN mit mehreren neuen Herausforderungen konfrontiert. Zum Beispiel brauchen Signale länger, um über diese Netzwerke zu reisen, was Verzögerungen verursacht. Auch die Bewegung von Satelliten kann die Signalhäufigkeit verändern, und Nutzer könnten beim Bewegen häufig die Verbindung wechseln.

Künstliche Intelligenz (KI) könnte eine mögliche Lösung für diese Herausforderungen sein. KI kann dazu beitragen, die komplexen Interaktionen zwischen verschiedenen Netzwerkkomponenten zu verstehen und effektive Kommunikationsstrategien zu implementieren. Dieser Artikel gibt einen Überblick, wie KI NTN unterstützen kann und hebt potenzielle Forschungsbereiche sowie die damit verbundenen Hürden hervor.

#Was sind nicht-terrestrische Netzwerke (NTN)?

NTNS bestehen aus Kommunikationssystemen, die mit luft- oder raumgestützten Plattformen arbeiten. In diesem Zusammenhang gibt es zwei Hauptplattformen:

1. Raumgestützte Plattformen: Diese Kategorie umfasst Satelliten. Sie umkreisen die Erde und können in zwei Typen unterteilt werden:

   • Geostationäre Satelliten (GEO): Diese Satelliten bleiben an derselben Stelle über der Erde, typischerweise in einer Höhe von etwa 35.786 km. Sie haben eine breite Abdeckung, bringen aber eine erhebliche Verzögerung bei der Signalübertragung mit sich.
   • Nicht-geostationäre Satelliten (NGEO): Diese Satelliten umkreisen die Erde auf niedrigeren Höhen (von 200 bis 2.000 km) und können kleinere Bereiche abdecken. Aufgrund ihrer Nähe zur Erdoberfläche erleben sie weniger Verzögerung.

2. Luftgestützte Plattformen: Dazu gehören Geräte wie Ballons oder Drohnen, die Kommunikationsdienste aus der Luft bereitstellen. Sie arbeiten in niedrigeren Höhen (ca. 20 bis 200 km) und können Nutzer in abgelegenen Gebieten verbinden.

#Die Rolle von NTN in 6G

Mit dem Übergang zu 6G sind NTNs entscheidend für die Bereitstellung von Konnektivität in Bereichen, wo traditionelle Netzwerke versagen. Sie sind besonders wichtig bei Naturkatastrophen, wenn reguläre Kommunikationsmöglichkeiten nicht verfügbar sind. Die umfassende Abdeckung von NTN macht sie für verschiedene Anwendungen geeignet und ermöglicht Dienste für mobiles Breitband und Internet der Dinge (IoT) Geräte.

#Vorteile und Herausforderungen von NTNs

Während NTNs viele Vorteile bieten, bringen sie auch mehrere einzigartige Herausforderungen mit sich, die angegangen werden müssen:

#Vorteile

• Umfassende Abdeckung: NTNs können abgelegene oder schwer zugängliche Gebiete erreichen, wo traditionelle Netzwerke Schwierigkeiten haben, Dienste bereitzustellen.
• Unterstützung für verschiedene Anwendungen: Sie sind geeignet für Multi-User-Anwendungen wie Streaming-Dienste, IoT und Notfallkommunikation während Katastrophen.

#Herausforderungen

• Lange Propagationsverzögerungen: Aufgrund der Entfernung zwischen Satelliten und Nutzern können Signale länger zur Verfügung stehen, was ein Problem für Echtzeitanwendungen ist.
• Häufige Umschaltanforderungen: Nutzer müssen möglicherweise oft die Verbindung wechseln, während Satelliten über ihnen vorbeiziehen, was zu Unterbrechungen im Dienst führt.
• Hoher Doppler-Shift: Die Geschwindigkeit der Satelliten kann die Frequenz der Signale beeinflussen, was zu Störungen führt.
• Ressourcenzuweisung: Das Verwalten von Leistung und Frequenz für zahlreiche Nutzer kann komplex sein.

#Künstliche Intelligenz in NTN

KI kann helfen, die Herausforderungen von NTN zu bewältigen. Durch die Analyse von Netzwerkdaten kann KI Muster und Korrelationen identifizieren, was zu einer besseren Verwaltung der Ressourcen führt. Zum Beispiel können maschinelle Lernalgorithmen optimieren, wie Signale gesendet und empfangen werden, was die Effizienz verbessert und Verzögerungen reduziert.

#Arten von KI-Ansätzen

1. Maschinelles Lernen (ML): Diese Unterkategorie der KI ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen. Durch die Analyse von Mustern in der Netzwerkleistung kann ML helfen, die Abläufe zu optimieren.

2. Deep Learning (DL): Eine spezialisiertere Form von ML, die komplexe neuronale Netzwerke umfasst. Deep Learning eignet sich hervorragend zur Verarbeitung grosser Datensätze, was es ideal für die Analyse der riesigen Menge an Informationen macht, die durch Netzwerkinteraktionen erzeugt wird.

3. Verstärkendes Lernen (RL): Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, durch Versuch und Irrtum zu lernen. In NTN kann RL verwendet werden, um Entscheidungsprozesse zu verfeinern, wie z.B. Umschaltstrategien, wenn Nutzer die Verbindung wechseln.

#Potenzielle Forschungsbereiche für KI in NTN

Die Erforschung der Anwendung von KI in NTN steuert noch auf den Anfang. Verschiedene Forschungsrichtungen können verfolgt werden:

#1. Beam Hopping

Beam Hopping umfasst die dynamische Zuweisung von Strahlen entsprechend der Nutzeranforderung. Diese Flexibilität ist entscheidend für die Optimierung der Netzwerkleistung. KI kann helfen, zu bestimmen, welche Strahlen basierend auf Echtzeitdaten aktiv sein sollten.

#2. Optimierung von Übergaben

Die schnelle Bewegung von Satelliten zwingt Nutzer dazu, häufig die Verbindungen zu wechseln. KI kann helfen, Strategien zu entwickeln, um diese Übergaben reibungsloser zu gestalten und Unterbrechungen im Dienst zu reduzieren.

#3. Doppler-Shift-Schätzung

KI kann helfen, den Doppler-Shift, der durch die Bewegung von Satelliten verursacht wird, genau zu schätzen. Dieses Wissen hilft dabei, die Frequenzen der Signale anzupassen und Störungen zu minimieren.

#4. Spektrumsfreigabe

NTNs müssen Frequenzen mit bestehenden terrestrischen Netzwerken teilen. KI kann helfen, Methoden zu entwickeln, um diese Freigabe effizient zu verwalten und Signalstörungen zu verhindern.

#5. Ressourcenzuweisung

KI kann die Zuweisung von Leistung und Frequenz in Netzwerken optimieren und die Komplexität bei der Verwaltung mehrerer Nutzer und Geräte angehen.

#6. Netzwerk-Routing

KI kann die Routing-Strategien in satellitengestützten und terrestrischen Netzwerken verbessern, was die Gesamteffizienz der Datenübertragung steigert.

#7. Netzwerk-Slicing

Verschiedene Dienste können unterschiedliche Anforderungen haben. KI kann helfen, virtuelle Slices innerhalb derselben physischen Infrastruktur zu erstellen, damit jeder Dienst die notwendigen Ressourcen erhält.

#Praktische Herausforderungen von KI in NTN

Obwohl das Potenzial für KI in NTN vielversprechend ist, müssen mehrere Herausforderungen angegangen werden, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen:

#1. Skalierbarkeit

Mit dem Wachstum der Netzwerke nimmt die Komplexität zu. Sicherzustellen, dass KI-Systeme grössere und komplexere Netzwerke verwalten können, ist eine wichtige Herausforderung.

#2. Mangel an Konvergenz

In Umgebungen, in denen mehrere Agenten gleichzeitig versuchen zu optimieren, kann es zu Konflikten kommen, die verhindern, dass das System einen optimalen Zustand erreicht.

#3. Mangel an hochwertigen Daten

KI-Modelle sind auf hochwertige Daten für das Training angewiesen. Allerdings kann es schwierig und teuer sein, ausreichend Daten für NTN zu sammeln.

#4. Komplexität der Hyperparameter

Die richtigen Parameter für KI-Modelle festzulegen, kann mühsam sein. Jedes Modell benötigt möglicherweise mehrere Anpassungen, was den Trainingsprozess zeitaufwändig macht.

#5. Zusätzlicher Kommunikationsaufwand

Die Nutzung von KI könnte erfordern, mehr Daten als traditionelle Methoden zu übertragen. Dies könnte zu einer erhöhten Netzwerkkapazität führen.

#6. Veralterung von Informationen

Aufgrund der langen Verzögerungen bei der Signalübertragung könnten die Informationen, auf die KI-Systeme angewiesen sind, veraltet sein, was die Entscheidungsfindung beeinträchtigt.

#7. Mangel an Verallgemeinerung

KI-Modelle, die auf spezifische Szenarien trainiert wurden, könnten bei neuen Situationen nicht gut abschneiden, was ihre Wirksamkeit einschränkt.

#8. Interpretierbarkeit

Es kann herausfordernd sein, zu verstehen, wie KI-Modelle zu bestimmten Entscheidungen kommen. Ohne klare Einblicke kann das Vertrauen auf KI für wichtige Netzwerkentscheidungen zu Unsicherheit führen.

#Fazit

NTN wird eine treibende Kraft hinter der Entwicklung zuverlässiger und skalierbarer Kommunikationsnetzwerke in 6G sein. Die Integration von KI kann viele der Herausforderungen angehen, mit denen NTN konfrontiert ist. Allerdings müssen sowohl Forschung als auch Industrie an der Lösung der mit der KI-Implementierung verbundenen Komplexitäten arbeiten, um den Fortschritt von NTN in zukünftigen Netzwerken sicherzustellen. Durch Zusammenarbeit und Innovation kann das Potenzial von KI in NTN die Vorteile dieser fortschrittlichen Kommunikationssysteme maximieren und nahtlose Konnektivität für alle ermöglichen.