B5G/6G kommunikációs csatorna torlódásának elemzése mesterséges intelligenciával
Artificial Intelligence Based Analysis of the B5G/6G Communication Channel Congestion
Keywords:
B5G, 6G, artificial intelligence, machine learning, ADAPT medium access control mechanism, mesterséges intelligencia, gépi tanulás, ADAPT csatornahozzáférési mechanizmusAbstract
Pico-cell based very high-speed wireless communication technologies require new medium access control mechanisms to provide top efficiency in the control plane. Beyond 5G and 6G wireless services are studied currently with synthetic data generated with special simulators. In this paper we used ns-3 TeraSim tool to evaluate upload communication cases from mobile terminals to unique base station in different population and topology scenarios during 10 ms simulated time interval. Fractal properties of the congested channel access were extracted with wavelet method in different simulation cases. Classification of them belonging to different communication cases were executed with recurrent neural network. The methodology utilized in this research work performs stable and unstable phases of the new IEEE pre-standard mechanism called Adaptive Directional Antenna Protocol for THz.
Kivonat
A következő generációs, pikocella méretű nagysebességű vezetéknélküli kommunikációs technológiák a hagyományostól eltérő közeghozzáférési és vezérlési mechanizmust feltételeznek a vezérlő síkban működő folyamatok hatékonyságának további növelése érdekében. A B5G, illetve 6G vezetéknélküli szolgálatokat jelenleg speciális szimulátorok által előállított adatok segítségével elemzik. Jelen dolgozatban ns-3 TeraSim eszköz segítségével mobilterminálok egyetlen közös bázisállomáshoz történő adatfeltöltési folyamatait vizsgáltuk 10 ms-os szimulált időtartamban. Torlódásos helyzetben a rádiós csatornahozzáférés fraktál tulajdonságait wavelet módszerrel nyertük ki, majd visszacsatolásos neurális hálózat segítségével osztályoztuk a különböző kommunikációs eseteket. Az alkalmazott módszer az IEEE szabványosítási folyamatában lévő ADAPT mechanizmus stabil, illetve instabil fázisainak hatékony beazonosítására képes
References
Zahed Hossain, Qing Xia, Josep Miquel Jornet, “TeraSim: An ns-3 extension to simulate Terahertz-band communication networks”, Nano Communication Networks, vol. 17, pp. 36-44, September 2018.
Taleb, T., Aguiar, R. L., Yahia, I. G. B., Chatras, B., Christensen, G., Chunduri, U., Clemm, A., Costa, X., Dong, L., Elmirghani, J., Yosuf, B., Foukas, X., Galis, A., Giordani, M., Gurtov, A., Hecker, A., Huang, C.-W., Jacquenet, C., Kellerer, W., Zorzi, M., “White Paper on 6G Networking”, 6G Research Visions, No. 6, June 2020.
Ali, S., Saad, W., & Steinbach, D., “White Paper on Machine Learning in 6G Wireless Communication Networks” [White paper], 6G Research Visions, No.7, June 2020.
Q. Xia, Z. Hossain, M. Medley and J. M. Jornet, "A link-layer synchronization and medium access control protocol for terahertz-band communication networks," Proc. IEEE Global Commun. Conf. (GLOBECOM), pp. 1-7, Dec. 2015.
Morales, Daniel & Jornet, Josep, “ADAPT: An Adaptive Directional Antenna Protocol for medium access control in Terahertz communication networks,”. Ad Hoc Networks, vol.119, Mai 2021.
V. Petrov, T. Kurner and I. Hosako, "IEEE 802.15.3d: First Standardization Efforts for Sub-Terahertz Band Communications toward 6G," in IEEE Communications Magazine, vol. 58, no. 11, pp. 28-33, November 2020.
Ian F. Akyildiz, Josep Miquel Jornet, Chong Han, “Terahertz band: Next frontier for wireless communications,” Physical Communication, Vol. 12, pp.16-32, February 2014.
C. Han and I. F. Akyildiz, "Distance-aware multi-carrier (DAMC) modulation in Terahertz Band communication," 2014 IEEE International Conference on Communications (ICC), pp. 5461-5467, 2014.
E. Schlecht et al., "Schottky Diode Based 1.2 THz Receivers Operating at Room-Temperature and Below for Planetary Atmospheric Sounding," in IEEE Transactions on Terahertz Science and Technology, vol. 4, no. 6, pp. 661-669, Nov. 2014.
S. Koenig et al., "Wireless sub-THz communication system with high data rate enabled by RF photonics and active MMIC technology," 2014 IEEE Photonics Conference, pp. 414-415, 2014.
A. Singh, M. Andrello, N. Thawdar and J. M. Jornet, "Design and Operation of a Graphene-Based Plasmonic Nano-Antenna Array for Communication in the Terahertz Band," in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 38, no. 9, pp. 2104-2117, Sept. 2020.
V. Petrov, M. Komarov, D. Moltchanov, J. M. Jornet and Y. Koucheryavy, "Interference and SINR in Millimeter Wave and Terahertz Communication Systems With Blocking and Directional Antennas," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 3, pp. 1791-1808, March 2017.
Djamila Talbi, Mohamed Amine Korteby and Zoltan Gal: Neural Network Based Analysis of Terahertz Frequency Signal Propagation for B5G/6G Wireless Networks, Proc. IEEE Information Technology and Data Science Conf., pp. 267-273, June 2022.
