Управление радиоресурсами в мобильных сетях
О чём наш проект?
На данный момент технология 5G активно внедряется в нашу жизнь, но её, пока что, нельзя назвать эффективной.
Задачи
— Проведение анализа и исследрований с целью углубиться в технологию и понять на каком этапе находится её разработка и внедрение
— Пытаемся решить актуальные проблемы, предачи данных среди нескольких пользователей путём создания оптимального алгоритма расспредления ресурсов вышки радиосвязи
— Проведение тестов и создание симулятора, способного просчитывать эффективность передачи данных в условиях приближенных к реальным
— Пытаемся решить актуальные проблемы, предачи данных среди нескольких пользователей путём создания оптимального алгоритма расспредления ресурсов вышки радиосвязи
— Проведение тестов и создание симулятора, способного просчитывать эффективность передачи данных в условиях приближенных к реальным
Во время создания нашего проекта мы выдвинули основные гипотезы:
— При тщательном изучении темы передачи даннных с использованием технологии 5G возможно разработать конкурентноспособные алгоритмы составления расписания
— Алгоритмы возможно проверить в лабораторных условиях при разработке достаточно реалистичного симулятора, способного просчитывать реальный образ работы вышек сотовой связи
— 3 ML инженера, 1 фронтендер и 1 физик могут создать что-то прекрасное при помощи их невероятных преподавателей, Python и командной работы
— При тщательном изучении темы передачи даннных с использованием технологии 5G возможно разработать конкурентноспособные алгоритмы составления расписания
— Алгоритмы возможно проверить в лабораторных условиях при разработке достаточно реалистичного симулятора, способного просчитывать реальный образ работы вышек сотовой связи
— 3 ML инженера, 1 фронтендер и 1 физик могут создать что-то прекрасное при помощи их невероятных преподавателей, Python и командной работы
Мы работаем с DownLink передачей. Пока у нас симулируется лишь одна станция способная работать с 30 статическими пользователями
“Мы знаем прошлое, но не можем его контролировать. Мы контролируем будущее, но не можем его знать.“
-Клод Шеннон
Почему мы?
Почему наш проект заслуживает внимания и имеет возможность выйти на рынок
- Высокая скоростьНаши алгоритмы работают быстрее, чем те которые мы изучили за время работы над проектом
- ЭффективностьНаши алгоритмы более рационально распределяют ресурсы
- Минимизация ошибокУменьшаем вероятность ошибок симуляции
Система симулятора
Математическая модель
Алгоритмы
SMFC
Алгоритм SMFC основан на перемножении матрицы квадратов синусов векторов пользователей на особый вектор свертки.
Алгоритм уникален тем, что у него есть ряд обучаемых параметров, которые периодически обновляются по ходу работы алгоритма, позволяя ему лучше адаптироваться к ситуации, чем и объясняется его стабильность.
Алгоритм SMFC основан на перемножении матрицы квадратов синусов векторов пользователей на особый вектор свертки.
Алгоритм уникален тем, что у него есть ряд обучаемых параметров, которые периодически обновляются по ходу работы алгоритма, позволяя ему лучше адаптироваться к ситуации, чем и объясняется его стабильность.
Кластеризация K-means + гиперкуб
Вектора каналлов пользователей обрабытываются в кластеры. После формируются расписания, которые обозначают вершины 30-мерного гиперкуба. Обходя его, наш алгоритм редактирует расписание
Вектора каналлов пользователей обрабытываются в кластеры. После формируются расписания, которые обозначают вершины 30-мерного гиперкуба. Обходя его, наш алгоритм редактирует расписание
Алгоритм на основе динамического программирования
У функции есть две части Utility и будущие Utility. В первой части мы рассчитываем выгоду на данный момент. А вторая рассчитывает полезность всех последующих шагов.
Мы оцениваем полезность разных расписаний и выбираем наилучшее
У функции есть две части Utility и будущие Utility. В первой части мы рассчитываем выгоду на данный момент. А вторая рассчитывает полезность всех последующих шагов.
Мы оцениваем полезность разных расписаний и выбираем наилучшее
- Александра Жукова
Кирилл Цимбалюк
Ярослав Олейник
- Алексей Чернов
- Степан Гнеушев
- Бумир Карим
- Святослав Кузнецов
Источники
- Chernov A. et al. Scheduling algorithms in cellular MIMO systems //2021 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T). – IEEE, 2021. – С. 1-6.
- Taksande P. K. et al. Proportional fairness through dual connectivity in heterogeneous networks //2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). – IEEE, 2020. – С. 1-6.
- Series P. Propagation data and prediction methods for the planning of short-range outdoor radiocommunication systems and radio local area networks in the frequency range 300 MHz to 100 GHz //tech. rep., ITU, Tech. Rep. ITU-R. – 2015.
- Дроздова В. Г., Завьялова Д. В. Алгоритмы формирования и приема данных канала PBCH сетей 5G //Вестник СибГУТИ. – 2021. – №. 2 (54). – С. 3-13.
