Optimisation de l'efficacité énergétique et de l'équité dans les systèmes mmWave

Le domaine des communications évolue rapidement, et l'un des domaines intéressants est l'utilisation de la technologie des ondes millimétriques (MmWave). Cette technologie fonctionne à des fréquences bien plus élevées que les réseaux mobiles traditionnels, permettant une transmission de données plus rapide. Cependant, ces hautes fréquences posent leurs propres défis, notamment des problèmes de propagation du signal et d'Équité entre les utilisateurs.

Dans un système mmWave typique, différents utilisateurs peuvent connaître des niveaux de puissance de signal variables. Cette disparité peut entraîner une distribution injuste des ressources. Par exemple, les utilisateurs proches de l'émetteur peuvent recevoir un signal fort, tandis que ceux qui sont plus éloignés ont du mal. Cela crée un besoin de systèmes capables d'optimiser l'utilisation de l'énergie tout en garantissant l'équité entre les utilisateurs.

Une solution prometteuse est l'utilisation de surfaces intelligentes reconfigurables (RIS). Les RIS peuvent changer le chemin du signal pour améliorer la qualité de la communication. Elles fonctionnent en modifiant la phase des signaux entrants, ce qui aide à créer de meilleurs canaux de communication. Cela améliore non seulement la performance générale de la communication, mais réduit également la quantité d'énergie nécessaire pour la transmission.

En regardant vers les futurs réseaux mobiles, en particulier les réseaux de sixième génération (6G), la durabilité devient un objectif majeur. Les chercheurs visent des cibles d'Efficacité énergétique qui peuvent considérablement réduire la consommation d'énergie de ces systèmes. Avec la demande croissante de données dans les communications mobiles, se concentrer sur l'efficacité énergétique devient essentiel.

#Le rôle des RIS dans les communications mmWave

La bande des ondes millimétriques comprend des fréquences de 28 GHz à 100 GHz, qui sont utilisées dans les réseaux 5G actuels et sont prévues pour le développement futur du 6G. En raison des hautes fréquences, les signaux mmWave rencontrent des défis comme de fortes pertes de chemin, surtout dans les environnements urbains où les bâtiments et les obstacles peuvent bloquer les signaux.

Les RIS sont un outil prometteur pour lutter contre ces défis. En contrôlant la façon dont les signaux sont réfléchis, les RIS peuvent créer un chemin de signal plus favorable, même dans les situations où le chemin direct entre l'émetteur et le récepteur est bloqué. Cette capacité à modifier l'environnement de propagation permet d'améliorer la force du signal et l'efficacité énergétique par rapport aux systèmes traditionnels qui n'utilisent pas de RIS.

#Efficacité énergétique et équité

À mesure que les réseaux mobiles croissent, la demande d'efficacité énergétique augmente également. Obtenir une bonne efficacité énergétique dans les systèmes 6G signifie se concentrer sur la maximisation de la quantité de données transmises par unité d'énergie utilisée. Une forte consommation d'énergie liée au transfert de données peut être une préoccupation majeure. Par conséquent, les chercheurs se concentrent sur l'Optimisation de l'efficacité énergétique dans ces réseaux.

Cependant, améliorer l'efficacité énergétique ne doit pas se faire au détriment de l'équité des utilisateurs. L'équité dans la répartition des ressources est cruciale, surtout dans les systèmes où les utilisateurs ont des besoins différents en termes de qualité de service. Si le système se concentre uniquement sur la maximisation de l'efficacité énergétique, les utilisateurs avec des signaux plus faibles pourraient ne pas recevoir les ressources nécessaires, entraînant une mauvaise qualité de service.

Pour garantir l'équité, un indicateur appelé l'indice de Jain est souvent utilisé. Cet indicateur permet d'évaluer comment les ressources sont distribuées entre les utilisateurs. Une valeur d'indice plus élevée indique une distribution plus équitable. En équilibrant l'efficacité énergétique et l'équité, les systèmes peuvent offrir des performances satisfaisantes pour tous les utilisateurs.

#Le problème d'optimisation

Pour aborder les problèmes d'efficacité énergétique et d'équité, un problème d'optimisation peut être formulé. L'objectif est de maximiser l'efficacité énergétique tout en garantissant un certain niveau d'équité entre les utilisateurs. Ce scénario est particulièrement complexe en raison des forces de signal variables et du manque potentiel d'informations précises sur l'état des canaux (CSI) à l'émetteur.

Lors de la conception du système, il est essentiel de prendre en compte les imperfections des informations de canal disponibles. Dans des scénarios réels, il se peut que les informations de canal exactes ne soient pas accessibles, ce qui rend le processus d'optimisation plus difficile.

Le processus d'optimisation implique généralement plusieurs étapes, notamment :

1. Définir la fonction objectif : Cette fonction quantifie l'efficacité énergétique du système en fonction des taux de données réalisables et de la consommation totale d'énergie.

2. Intégrer la contrainte d'équité : Cette contrainte garantit que tous les utilisateurs reçoivent une part équitable des ressources, empêchant les utilisateurs plus forts de monopoliser la bande passante disponible.

3. Résoudre l'optimisation non convexe : En raison de la nature complexe du problème, des algorithmes spécialisés sont nécessaires pour des solutions efficaces.

#Solutions proposées

La méthode proposée pour résoudre le problème d'optimisation implique plusieurs éléments clés. Tout d'abord, une méthode de décomposition duale avec pénalité peut être appliquée pour gérer efficacement les contraintes d'équité. Cette méthode transforme le problème d'optimisation en une forme plus gérable en intégrant des termes de pénalité dans la fonction objectif.

Ensuite, un algorithme d'ascension de gradient projeté peut être employé pour trouver la solution optimale. Cet algorithme met à jour de manière itérative les valeurs des variables pour maximiser l'efficacité énergétique tout en respectant les contraintes d'équité. En faisant des ajustements à chaque itération, l'algorithme peut converger vers une solution optimale qui équilibre efficacement l'efficacité et l'équité.

Les étapes spécifiques de la méthode proposée incluent :

1. Approche lagrangienne augmentée : Cette méthode commence par réécrire la contrainte d'équité pour l'incorporer dans la fonction objectif, ce qui permet de mieux gérer les contraintes pendant l'optimisation.

2. Mises à jour par ascension de gradient : Pour chaque variable dans le problème d'optimisation, l'algorithme calcule le gradient, qui indique la direction de la plus grande augmentation de l'efficacité énergétique. Les variables sont ensuite mises à jour en fonction de ce gradient.

3. Projection : Après la mise à jour des variables, l'algorithme peut devoir s'assurer que les nouvelles valeurs respectent toujours les contraintes nécessaires. Cela implique de projeter les valeurs mises à jour sur l'ensemble faisable.

#Modèle de système

Dans le modèle de système, un ensemble downlink mmWave multi-utilisateurs comprend une station de base (BS) servant plusieurs utilisateurs. La BS transmet des symboles de données à chaque utilisateur, où chaque utilisateur a des flux de données spécifiques. La communication repose sur des techniques de précodage numériques et analogiques, qui aident à gérer efficacement la transmission du signal.

Le RIS joue un rôle crucial dans ce modèle en réfléchissant les signaux vers les utilisateurs. Chaque utilisateur a également son propre ensemble d'antennes et de combineurs numériques pour décoder les données transmises. Le RIS améliore la performance globale de la communication en renforçant les chemins de signal et en atténuant les blocages causés par des obstacles.

Le modèle d'erreur d'estimation de canal est également un aspect important du système. Étant donné que le RIS est passif, il ne peut pas envoyer directement des signaux pilotes pour l'estimation du canal, rendant essentiel d'estimer correctement le canal en cascade. L'erreur dans cette estimation doit être limitée pour tenir compte des incertitudes dans le système.

#Modèle de canal

Dans ce système, les canaux entre la BS, le RIS et les utilisateurs sont décrits à l'aide de modèles établis. Le modèle de Saleh-Valenzuela est souvent utilisé pour capturer efficacement les chemins de signal. Ce modèle inclut à la fois des chemins en ligne de vue (LoS) et des chemins hors ligne de vue (NLoS) pour donner une représentation plus précise de l'environnement de communication.

Avec plusieurs chemins possibles entre la BS et le RIS, ainsi qu'entre le RIS et les utilisateurs, le modèle capture les complexités des communications mmWave. La combinaison de ces chemins permet au système d'utiliser les ressources disponibles de manière plus efficace.

#Modèle de signal

Le signal transmis par la BS est représenté comme un vecteur de symboles, où chaque symbole est dédié à un utilisateur spécifique. Le processus de transmission implique à la fois un précodage numérique et analogique pour gérer efficacement l'allocation des ressources. Chaque utilisateur reçoit les signaux via un combineur numérique qui traite les signaux entrants pour extraire les données prévues.

Le modèle de signal illustre comment le canal global est influencé par les réflexions du RIS et comment divers facteurs, tels que le bruit additif et les interférences, entrent en jeu. Ce modèle permet au système d'évaluer les taux de données réalisables tout en tenant compte des contraintes de puissance.

#Évaluation de la performance

La performance de la méthode proposée peut être évaluée à travers des simulations numériques étendues. Ces simulations permettent aux chercheurs de comparer différentes techniques d'optimisation dans divers scénarios, montrant comment la méthode proposée équilibre l'efficacité énergétique et l'équité des utilisateurs.

En évaluant les résultats, des aspects comme la rapidité de convergence, l'efficacité énergétique et l'indice d'équité peuvent être analysés. Les simulations aident à identifier les meilleurs compromis qui peuvent être atteints et les conditions dans lesquelles la méthode proposée excelle.

#Conclusion

Cet article a discuté de l'optimisation de l'efficacité énergétique et de l'équité des utilisateurs dans les systèmes mmWave assistés par RIS. Les défis posés par les signaux à haute fréquence et les exigences diverses des utilisateurs nécessitent des techniques d'optimisation avancées.

La méthode proposée combine des approches de décomposition duale et d'ascension de gradient projeté pour aborder ces défis de manière efficace. En veillant à ce que l'efficacité énergétique et l'équité soient prises en compte, cette méthode ouvre la voie à de futurs développements dans les systèmes de communication mobile.

Alors que les réseaux mobiles continuent d'évoluer, l'intégration de technologies innovantes comme les RIS jouera un rôle vital pour répondre à la demande croissante de données tout en maintenant la durabilité énergétique et la satisfaction des utilisateurs.