Ученые Московского физико-технического института создали алгоритм для сетей 5G, который обеспечивает надежную связь следующего поколения с минимальной задержкой и повышает емкость сетей на 40%. Разработка позволит использовать сети 5G для промышленности и беспилотного транспорта без риска потери сигнала. Результаты исследований опубликованы в научном журнале IEEE Access.
В отличие от сетей 4G, обеспечивающих качественный мобильный интернет, связь через мессенджеры и потоковый просмотр видео, сети пятого поколения нацелены на качественно новые применения. Это автоматизация производств, широкое внедрение беспилотного транспорта, удаленная хирургия — отрасли, требующие огромной надежности (по стандартам вероятность потери пакета менее 10⁻⁵) и низкой задержки. Существующие методы либо недостаточно точно прогнозируют изменения канала при помехах, отражениях сигнала или движении абонента, что грозит потерей связи, либо нерационально расходуют ресурсы.
«Если связь зависает или прерывается при видеозвонке, это неприятность. Если это происходит, когда оператор контролирует беспилотный экскаватор в карьере, — катастрофа. Поэтому при развитии стандартов 5G так много внимания уделяется повышению надежности и сокращению задержек. При этом стандарт 5G очень объемен, а технологии URLLC (Ultra-Reliable Low-Latency Communications) внедряются не так давно. Даже за рубежом еще не выработаны лучшие практики. Проблема поиска лучшего алгоритма, который обеспечил бы оптимальную передачу данных в быстро меняющихся условиях канала связи и требовал меньше ресурсов, находится на научном фронтире», — рассказал корреспонденту портала «Научная Россия» научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем связи МФТИ и лаборатории беспроводных сетей Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, кандидат технических наук Кирилл Глинский.
Ученый разработал алгоритм ALPACA (Asymmetric Loss Prediction Algorithm for Channel Adaptation), в основе которого лежит метод машинного обучения. Алгоритм поддерживает необходимое качество связи даже в сложных мобильных сценариях, а его работу ученый сравнивает с выбором почтовой службы. Можно отправить письмо с курьером — это быстро и надежно, но дорого. Можно выбрать самый дешевый сервис — это дешево, но долго и с риском, что письмо потеряют по дороге. Оценивая важность письма и то, насколько срочно оно должно быть доставлено, человек выбирает услугу по соотношению цена — качество.
«Алгоритм фактически делает то же самое — предсказывает изменение качества канала на основе так называемой сверточно-рекуррентной нейронной сети и выбирает метод передачи данных, который в конкретной ситуации сохраняет высокую надежность при оптимальном расходе ресурсов. Это в том числе позволяет снизить расход ресурсов канала до 40%», — отметил Кирилл Глинский.
Алгоритм позволяет увеличить количество одновременных подключений без потери скорости и стабильности — например, расширить автоматизированную фабрику и снизить количество нештатных ситуаций. Алгоритм протестирован на данных, полученных в ходе натурных экспериментов в условиях городской среды, а также на стандартизованных моделях каналов связи.
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ
Фото: numforest / ru.123rf.com
