Пространственное моделирование сетей связи: новый взгляд на эффективность RSMA

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен комплексный анализ производительности сетей доступа с использованием технологии Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) с учетом адаптации скорости передачи данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Влияние параметров [latex]\tilde{\sigma}^{2}[/latex] и [latex]\lambda[/latex] на среднюю скорость приема данных в системах NOMA и RSMA демонстрирует их ключевую роль в оптимизации производительности сети. — Влияние параметров $\tilde{\sigma}^{2}$ и $\lambda$ на среднюю скорость приема данных в системах NOMA и RSMA демонстрирует их ключевую роль в оптимизации производительности сети.

Исследование основано на методах стохастической геометрии и мета-распределений для моделирования пространственной структуры сети и оценки влияния помех.

Несмотря на перспективность технологии множественного доступа с разделением скорости (RSMA) для повышения эффективности беспроводных сетей, анализ ее работы в восходящем канале при масштабных развертываниях остается недостаточно изученным. В статье ‘Uplink RSMA Performance Analysis with Rate Adaptation: A Stochastic Geometry Approach’ предложен унифицированный аналитический аппарат, основанный на методах стохастической геометрии, для моделирования и оценки производительности RSMA с учетом адаптации скорости передачи данных. Разработанная модель позволяет получить аналитические выражения для оценки скорости передачи, ее пространственного распределения и статистических характеристик, учитывая дискретность используемых схем кодирования. Каким образом предложенный подход может быть использован для оптимизации работы сетей нового поколения и обеспечения справедливого распределения ресурсов между пользователями?

Стохастическое моделирование беспроводных сетей: новый взгляд на реальность

Традиционные методы моделирования беспроводных сетей часто основываются на упрощающих предположениях относительно расположения узлов и характеристик радиоканала. Например, предполагается регулярная структура сети или идеальные условия распространения сигнала, что существенно отличается от реальной, случайной организации беспроводной инфраструктуры. Такой подход, хотя и упрощает математический анализ, приводит к неточностям в прогнозировании производительности сети, таких как покрытие, пропускная способность и помехи. Особенно заметны эти погрешности в плотных сетях, где взаимодействие между узлами становится более сложным и непредсказуемым. В результате, предсказания, основанные на упрощенных моделях, могут существенно отличаться от реальных результатов, что затрудняет оптимизацию сети и планирование ресурсов.

Стохастическая геометрия представляет собой мощный математический аппарат, позволяющий реалистично моделировать случайное пространственное распределение беспроводных узлов. В основе этого подхода лежит, в частности, процесс Пуассона, описывающий вероятность размещения узлов в определенной области. Использование процессов Пуассона позволяет учитывать непредсказуемость расположения станций, что существенно повышает точность моделирования по сравнению с традиционными подходами, основанными на упрощенных схемах. Благодаря этому, становится возможным анализировать производительность сети в условиях сложной и динамичной среды, учитывая влияние случайного размещения узлов на характеристики сигнала и пропускную способность. $\lambda$ — интенсивность процесса Пуассона определяет среднюю плотность узлов, а случайность их размещения моделируется как независимые события. Этот метод обеспечивает более адекватное представление реальных условий работы беспроводных сетей.

Использование методов стохастической геометрии позволяет проводить строгий анализ производительности беспроводных сетей в сложных и непредсказуемых условиях. В отличие от традиционных подходов, которые часто опираются на упрощающие предположения, данный метод учитывает случайное пространственное распределение узлов сети, моделируемое, например, с помощью пуассоновского процесса. Это обеспечивает возможность получения точных результатов, описывающих такие параметры, как вероятность покрытия, пропускная способность и интерференция, даже в сценариях с высокой плотностью узлов или нерегулярной геометрией развертывания. $P_{out}$ — вероятность отсутствия покрытия — может быть точно рассчитана, что позволяет оптимизировать параметры сети для обеспечения надежной связи в любых условиях. Такой подход особенно важен для новых поколений беспроводных технологий, таких как 5G и 6G, где требуется высокая производительность и надежность в сложных городских и сельских средах.

На представленной схеме топологии сети с [latex]N=2[/latex] обозначены типичные пользовательские устройства, где [latex]x_1[/latex] и [latex]x_2[/latex] являются устройствами первого и второго ранга соответственно. — На представленной схеме топологии сети с $N=2$ обозначены типичные пользовательские устройства, где $x_1$ и $x_2$ являются устройствами первого и второго ранга соответственно.

Современные схемы множественного доступа: NOMA и RSMA в действии

Неортогональные схемы множественного доступа, такие как NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) и RSMA (Rate Splitting Multiple Access), обеспечивают повышение спектральной эффективности по сравнению с традиционными ортогональными методами, такими как TDMA, FDMA и CDMA. Это достигается за счет разрешения пользователям совместно использовать одни и те же ресурсы по частоте, времени или коду. В ортогональных схемах каждый пользователь использует уникальный набор ресурсов, что ограничивает плотность пользователей. NOMA и RSMA, напротив, позволяют нескольким пользователям одновременно передавать данные по одним и тем же ресурсам, используя методы кодирования мощности и/или разделения скорости передачи данных для снижения интерференции и увеличения общей пропускной способности системы. В результате, в условиях ограниченного спектра, NOMA и RSMA способны обслуживать большее количество пользователей при сохранении или увеличении скорости передачи данных для каждого пользователя.

Эффективность систем множественного доступа без ортогональности (NOMA) и на основе разделения скоростей (RSMA) напрямую зависит от качества управления интерференцией, особенно в сетях высокой плотности. В условиях большого количества одновременно работающих пользователей, интерференция становится доминирующим фактором, ограничивающим пропускную способность и надежность связи. Недостаточное подавление интерференции приводит к снижению отношения сигнал/шум и, как следствие, к уменьшению скорости передачи данных и увеличению вероятности ошибок. Для смягчения этого эффекта применяются различные методы, такие как power domain NOMA, где пользователям назначается различная мощность передачи, или advanced interference cancellation (AIC) techniques, позволяющие отфильтровывать мешающие сигналы. Оптимизация этих методов в плотных сетях является ключевой задачей для обеспечения высокой производительности систем NOMA и RSMA.

Анализ с использованием стохастической геометрии демонстрирует, что Rate Splitting Multiple Access (RSMA) стабильно обеспечивает более высокие скорости передачи данных по сравнению с Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) при различных параметрах сети. Данный вывод подтверждается показателями Conditional Received Rate (CRR), которые количественно оценивают скорость приема сигнала при заданном уровне помех. В ходе исследований, при моделировании плотных сетей, RSMA демонстрирует превосходство по CRR, что указывает на более эффективное использование спектра и повышение пропускной способности системы. Разница в производительности обусловлена способом разделения и кодирования потоков данных в RSMA, что позволяет более эффективно справляться с интерференциями по сравнению с NOMA, где используется единый код для всех пользователей.

Аналитические вычисления, подтвержденные моделированием, показывают, что средняя скорость передачи данных зависит от количества выбранных пользователей ([latex]N=2[/latex]) в ячейке, при этом кривые соответствуют теоретическим результатам, а маркеры - данным симуляции для ближних ([latex]n=1[/latex]) и дальних ([latex]n=2[/latex]) пользователей. — Аналитические вычисления, подтвержденные моделированием, показывают, что средняя скорость передачи данных зависит от количества выбранных пользователей ( $N=2$ ) в ячейке, при этом кривые соответствуют теоретическим результатам, а маркеры — данным симуляции для ближних ( $n=1$ ) и дальних ( $n=2$ ) пользователей.

Условная скорость приема: ключевые факторы, определяющие производительность

Уровень условной скорости передачи данных (Conditional Received Rate) существенно зависит не только от расстояния между узлами сети, но и от показателя затухания сигнала (Path Loss Exponent) и топологии сети. Показатель затухания, определяемый как $PL(d) = PL(d_0) + 10n\log_{10}(d/d_0)$ , где $n$ — показатель степени, отражает влияние расстояния на силу сигнала, а топология сети — расположение узлов и связей между ними. Изменение любого из этих параметров приводит к нелинейным изменениям в уровне условной скорости передачи, поскольку затухание сигнала и возможности маршрутизации напрямую влияют на качество принимаемого сигнала и пропускную способность канала связи. Таким образом, при анализе производительности беспроводных сетей необходимо учитывать как расстояние, так и эти критические факторы для точной оценки уровня условной скорости передачи.

Для анализа скорости передачи данных (Conditional Received Rate) необходимо усреднение показателей по пространственному распределению узлов сети. Методы пространственного усреднения (Spatial Averaging) позволяют оценить среднюю производительность, учитывая влияние расположения каждого узла и его вклада в общую скорость передачи. Данные методы включают в себя интегрирование показателей производительности по всей площади сети или дискретизацию пространства и вычисление среднего значения в каждой точке, что позволяет получить репрезентативную оценку скорости передачи для различных сценариев развертывания сети. Точность оценки зависит от плотности дискретизации и учета особенностей радиораспространения в конкретной среде.

Для точной характеристики статистического распределения условной скорости передачи данных (Conditional Received Rate) при различных реализациях сети, эффективно используется мета-распределение. Параметры $β$ и $η$ этого мета-распределения определяют его форму и дисперсию. Анализ показывает, что применение RSMA (Resource Sharing Multiple Access) приводит к более разбросанному распределению условной скорости передачи данных по сравнению с NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access). Иными словами, RSMA увеличивает вариативность скорости передачи данных между различными пользователями в сети, в то время как NOMA, как правило, обеспечивает более концентрированное распределение, что может быть как преимуществом, так и недостатком в зависимости от требований сети.

Влияние показателя степени потерь при передаче [latex] \eta [/latex] на среднюю скорость приема данных при [latex] \beta [/latex] в сценарии S4 демонстрирует зависимость между этими параметрами. — Влияние показателя степени потерь при передаче $\eta$ на среднюю скорость приема данных при $\beta$ в сценарии S4 демонстрирует зависимость между этими параметрами.

Адаптивная модуляция и кодирование: максимизация спектральной эффективности

Дискретные схемы модуляции и кодирования (MCS) представляют собой ключевой элемент современных систем беспроводной связи, позволяющий динамически адаптировать скорость передачи данных к текущим условиям радиоканала. В основе работы MCS лежит постоянный мониторинг отношения сигнал/шум и помехи (SINR). При улучшении SINR, схема автоматически переключается на более высокую скорость передачи, используя более сложные схемы модуляции и кодирования. И наоборот, при ухудшении качества сигнала, система переходит на более устойчивые, но менее эффективные режимы, обеспечивая надежную связь даже в сложных условиях распространения радиоволн. Данный подход позволяет максимально эффективно использовать доступный спектр частот и значительно повысить пропускную способность системы, обеспечивая оптимальное качество обслуживания для пользователей.

Адаптивные схемы модуляции и кодирования (MCS) активно используют условную скорость приема $R_{cond}$ для максимизации пропускной способности и минимизации ошибок передачи данных. Вместо использования фиксированных параметров, эти схемы динамически подстраиваются к текущим радиоусловиям, оценивая $R_{cond}$ — вероятность успешного приема данных при заданном отношении сигнал/шум. Более высокие значения $R_{cond}$ позволяют использовать более сложные схемы модуляции, увеличивая объем передаваемой информации в единицу времени. В то же время, при ухудшении условий приема, MCS автоматически переключаются на более надежные, но менее эффективные схемы, обеспечивая стабильную связь и снижая вероятность потери данных. Такой подход позволяет эффективно использовать доступный спектр частот и значительно повышает общую производительность беспроводной сети.

Средняя скорость приема сигнала напрямую зависит от условий распространения радиоволн, в частности, от показателя затухания сигнала $η$ . Исследования показывают, что увеличение этого показателя приводит к более высокой средней скорости приема, что может показаться нелогичным на первый взгляд. Однако, адаптивные схемы модуляции и кодирования (AMC) эффективно компенсируют усиленное затухание, динамически подстраивая параметры передачи данных. Таким образом, AMC не только минимизируют ошибки, но и значительно повышают эффективность использования спектра, обеспечивая более стабильную и быструю связь для конечного пользователя. Данный механизм позволяет максимизировать пропускную способность канала даже в условиях неблагоприятного распространения сигнала, что критически важно для современных беспроводных систем связи.

«`html

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что производительность беспроводных сетей, использующих технологию RSMA, подвержена стохастическим колебаниям, обусловленным пространственным распределением пользователей и характеристиками интерференции. Аналитическое моделирование, основанное на методах стохастической геометрии, позволяет оценить распределение скоростей передачи данных и выявить факторы, влияющие на стабильность сети. В этой связи, актуально замечание Джона Маккарти: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они достойно». Подобно тому, как любая система со временем приходит в негодность, так и беспроводная сеть сталкивается с неизбежными изменениями в своей производительности, вызванными внешними факторами и внутренней сложностью. Понимание этих изменений и разработка эффективных стратегий адаптации, как показано в работе, является ключом к поддержанию надежной и качественной связи.

Что дальше?

Представленный анализ, хоть и углубляющий понимание производительности систем доступа RSMA в условиях стохастической геометрии, лишь подчёркивает неизбежную ограниченность любой модели. Дискретный характер схем модуляции и кодирования, принятый в работе, — это не фундаментальная истина, а временное удобство. Реальные системы не делятся на чёткие категории, а существуют в непрерывном потоке изменений, где границы между уровнями передачи размываются под давлением времени.

Следующим этапом представляется отказ от упрощающих предположений о стационарности и эргадичности. Моделирование не только пространственной, но и временной изменчивости помех, а также адаптация к непредсказуемым паттернам трафика — вот где кроется истинный вызов. Любая абстракция несёт груз прошлого, и каждая оптимизация, кажущаяся эффективной сегодня, может оказаться препятствием на пути к устойчивости завтра.

В конечном итоге, важно помнить, что любая система стареет — вопрос лишь в том, делает ли она это достойно. Поиск оптимальной стратегии управления ресурсами — это не поиск вечного решения, а скорее, разработка механизма медленной, но непрерывной адаптации к меняющимся условиям. Только медленные изменения сохраняют устойчивость, а попытки форсировать ситуацию неизбежно приводят к преждевременному износу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20883.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-27 10:10