Разработка моделей и алгоритмов нарезки радиоресурсов и приоритетного доступа в беспроводной сети 6G

Руководитель проекта

Все участники →

Кочеткова Ирина Андреевна

доцент, первый заместитель директора, старший научный сотрудник

О проекте

В настоящее время одной из основных технологий беспроводных сетей пятого поколения, представляющих исследовательский интерес, является нарезка сети (англ. network slicing). Использование этой технологии позволяет гибко и эффективно предоставлять различные услуги пользователям мобильной сети, путем логического разделения ресурсов на сегменты в зависимости от задач, например, по типу услуги: один для сотовой связи, другой для Интернета вещей (англ. Internet of things). Классическими сценариями применения технологии нарезки сети являются приложения расширенной мобильной широкополосной связи (англ. enhanced mobile broadband, eMBB), массивных коммуникаций машинного типа (англ. massive Machine Type Communication, mMTC) и сверхнадежной связи с низкой задержкой (англ. Ultra-Reliable Low Latency Communication, URLLC).

Увеличение потребностей пользователей, соответственно, и числа сегментов, между которыми перераспределяются ресурсы, постоянно растет, что приводит к тому, что возникают трудности с правильным выбором управления ресурсами. Возникает необходимость в разработке новых способов организации нарезки сети, чтобы обеспечить выполнение гарантий по качеству обслуживания, задержке и числу поддерживаемых устройств.

Разрабатываемый в проекте комплекс моделей схем приоритетного доступа в беспроводной сети с нарезкой радиоресурсов позволит управлять настройкой параметров системы.

Результаты проекта

Модели приоритетного доступа в беспроводной сети с нарезкой радиоресурсов для нескольких классов трафика с применением механизмов снижения скорости передачи, приостановки и прерывания сессии, снижения мощности.

Модели приоритетного перераспределения ресурса между сегментами беспроводной сети с применением механизмов прерывания и приостановки сессии, снижения скорости передачи и мощности сигнала в виде управляемых систем массового обслуживания.

Алгоритмы для анализа и расчета показателей эффективности обслуживания пользователей и эффективности осуществления нарезки, настройки параметров перераспределения ресурсов с использованием методов машинного обучения, включая генетический алгоритм, нейронные сети.