Was bedeutet "Perceptive Mobile Netzwerke"?
Inhaltsverzeichnis
- Hauptmerkmale
- Arten von Verarbeitungslösungen
- Herausforderungen beim Target Tracking
- Lösungen für Target Tracking
Perceptive Mobile Networks (PMNs) sind fortschrittliche drahtlose Systeme, die die Fähigkeit haben, die Umgebung zu erfassen und gleichzeitig Kommunikationsmöglichkeiten bieten. Sie nutzen die bestehende Mobilfunkinfrastruktur, um Informationen zu sammeln und Daten effizient zu senden.
Hauptmerkmale
Cell-Free MIMO: Diese Technologie verwendet mehrere Antennen, die über ein großes Gebiet verteilt sind. So können viele Zugangsstellen zusammenarbeiten, was sowohl das Erfassen als auch die Kommunikation verbessert.
Sensing und Kommunikation: PMNs können verschiedene Signale erkennen und bewegte Objekte verfolgen, während sie gleichzeitig schnelle Datendienste für die Nutzer bereitstellen.
Cloud- und Edge-Verarbeitung: PMNs können Daten auf zwei Hauptarten verarbeiten: in der Cloud (auf entfernten Servern) oder am Edge (näher beim Nutzer). Jedes Verfahren hat seine Vorteile, die beeinflussen, wie schnell und effizient Daten verarbeitet werden können.
Arten von Verarbeitungslösungen
Es gibt vier Hauptwege, um Daten in PMNs zu handhaben:
- Cloud-basierte Wahrnehmung und Dekodierung: Sowohl das Erfassen als auch die Kommunikation finden in der Cloud statt.
- Hybrid mit Cloud-Dekodierung und Edge-Wahrnehmung: Die Cloud dekodiert, während das Erfassen am Edge stattfindet.
- Hybrid mit Edge-Dekodierung und Cloud-Wahrnehmung: Der Edge kümmert sich um die Dekodierung, während die Cloud das Erfassen übernimmt.
- Edge-basierte Dekodierung und Wahrnehmung: Beide Aufgaben finden am Edge, nah am Nutzer, statt.
Herausforderungen beim Target Tracking
Das Verfolgen von bewegten Zielen, wie Fahrzeugen, ist wichtig für Anwendungen wie intelligente Verkehrssysteme. Dabei gibt es jedoch Herausforderungen, besonders in dicht besiedelten Netzbereichen mit schnell bewegten Zielen.
Lösungen für Target Tracking
Ein neuer Ansatz hilft dabei, die besten Sensoren auszuwählen und die Energie effizient zuzuweisen. Dieses Verfahren nutzt ein Deep-Learning-Modell, um Entscheidungen zu treffen, was die Komplexität der Berechnungen reduziert und den Prozess beschleunigt.
Insgesamt stellen PMNs einen bedeutenden Schritt dar, um Kommunikation und Wahrnehmung nahtlos zusammenarbeiten zu lassen, und ermöglichen so schnellere und intelligenterere drahtlose Netzwerke.