MIMO - от теории к внедрению (original) (raw)
Технология MU-MIMO в сетях стандарта IEEE 802.11ac
Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. XII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сб. науч. ст. в 4-х т. СПб.: СПбГУТ, 2023. Т. 1. С. 428–432.
С ратификацией дополнения IEEE 802.11ac в 2013 году появилась возможность, используя технологию MU-MIMO, осуществлять доставку кадров данных нескольким клиентским устройствам одновременно. Для этого и точка доступа или Wi-Fi роутер, и клиентские устройства должны поддерживать функцию формирование луча в многопользовательском режиме. Как много Wi-Fi устройств, выпускаемых сегодня, поддерживают технологию MU-MIMO и как обнаружить ее использование в беспроводной локальной сети стандарта IEEE 802.11ac? Поиску ответов на эти вопросы и посвящено данное исследование.
Коригування параметрів мобільних систем MIMO із використанням штучного інтелекту
Komp'ûterno-ìntegrovanì tehnologìï: osvìta, nauka, virobnictvo, 2023
параметрів мобільних систем MIMO із використанням штучного інтелекту. Розглянуто методи імітаційного проектування систем MIMO з використанням штучного інтелекту. Генетичні алгоритми можуть бути використані для оптимізації конфігурації антен та параметрів системи MIMO. ШІ може моделювати різні комбінації параметрів, оцінювати їх продуктивність і еволюційним чином визначати оптимальні налаштування. Нейронні мережі можуть використовуватись для прогнозування каналу зв'язку та оптимізації передавальних стратегій. Вони можуть навчитись моделювати складні взаємозв'язки між властивостями каналу та продуктивністю системи MIMO. Методи навчання з підкріпленням можуть бути використані для вирішення проблеми керування передачею сигналу в системі MIMO. ШІ може взаємодіяти з динамічним середовищем, навчатись оптимальним стратегіям передачі сигналу та підлаштовувати їх в реальному часі. ШІ може використовуватись для розробки алгоритмів підтримки рішень у системах MIMO. Це може включати прийняття рішень про вибір оптимального режиму передачі, зміну налаштувань антен чи каналів відповідно до зміни умов зв'язку. Також ШІ може використовувати автоматичне навчання для адаптації системи MIMO до змінних умов зв'язку. Результати досліджень мобільних систем MIMO з використанням штучного інтелекту формують передумови для розширення можливостей та покращення продуктивності таких систем за допомогою інтеграції ШІ-технологій. Використання ШІ дозволяє вирішувати задачі оптимізації та автоматичного налаштування параметрів систем MIMO, оскільки ШІ може ефективно аналізувати великі обсяги даних, моделювати різні сценарії та встановлювати оптимальні налаштування, що приводить до покращення продуктивності системи MIMO. ШІ може використовуватись для прогнозування властивостей каналу зв'язку у системах MIMO та управління каналом в режимі реального часу. Він може аналізувати стан каналу, прогнозувати його зміни та адаптивно реагувати на них, що сприяє покращенню якості зв'язку. Також ШІ може використовуватись для вирішення проблеми інтерференції, яка виникає в системах MIMO за рахунок можливості аналізувати та управляти розподілом потужності між антенами, визначати оптимальні стратегії передачі сигналів та забезпечувати мінімізацію впливу інтерференції на якість зв'язку. У підсумку, ШІ дозволяє системам MIMO адаптуватись до змінних умов зв'язку, таких як зміна шуму, інтерференції, рухливість користувачів. Таким чином, моделювання мобільних систем MIMO з використанням штучного інтелекту має практичну значимість, оскільки дозволяє покращити продуктивність, знизити витрати, підвищити енергоефективність та покращити якість обслуговування користувачів в мобільних мережах. Ключові слова: просторово-часове кодування, мобільна система MIMO, штучний інтелект, управління каналом в режимі реального часу, якість обслуговування користувачів в мобільних мережах, оптимальна стратегія передачі сигналів. Vasylkivskyi M., Boldyreva O., Vargatyuk H., Grabchak N. Adjusting the parameters of mobile MIMO systems using artificial intelligence. The methods of simulation design of MIMO systems using artificial intelligence are considered. Genetic algorithms can be used to optimize the configuration of antennas and parameters of the MIMO system. AI can simulate various combinations of parameters, evaluate their performance, and evolutionarily determine the optimal settings. Neural networks can be used to predict the communication channel and optimize transmission strategies. They can learn to model the complex relationships between channel properties and MIMO system performance. Reinforcement learning techniques can be used to solve the problem of controlling signal transmission in a MIMO system. AI can interact with a dynamic environment, learn optimal signal transmission strategies, and adjust them in real time. AI can be used to develop decision support algorithms in MIMO systems. This may include making decisions on the optimal transmission mode, changing antenna or channel settings in response to changing communication conditions. AI can also use automatic learning to adapt the MIMO system to changing communication conditions. The results of research on mobile MIMO systems using artificial intelligence form the prerequisites for expanding the capabilities and improving the performance of such systems by integrating AI technologies. The use of AI allows solving the tasks of optimizing and automatically adjusting the parameters of MIMO systems, as AI can effectively analyze large amounts of data, model various scenarios, and set optimal settings, which leads to improved MIMO system performance. AI can be used to predict channel properties in MIMO systems and manage the channel in real time. It can analyze the state of the channel, predict its changes, and adaptively respond to them, which helps to improve the quality of communication. AI can also be used to solve the problem of interference that occurs in MIMO systems by being able to analyze and manage the power distribution between antennas, determine optimal signal transmission strategies, and ensure that the impact of interference on communication quality is minimized. As a result, AI allows MIMO systems to adapt to changing communication conditions, such as changes in noise, interference, and user mobility. Thus, modeling of mobile MIMO systems using artificial intelligence is of practical importance, as it allows to improve performance, reduce costs, increase energy efficiency, and improve the quality of user experience in mobile networks.
Об особенностях экспериментального исследования технологии Wi-Fi
Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. 2024. № 1 (79). С. 202–205.
Стандарт IEEE 802.11, регламентирующий обмен данными в беспроводных локальных сетях Wi-Fi, был принят в далеком 1997 году. С тех пор технология постоянно совершенствовалась, пройдя в своем развитии через несколько поколений. Для изучения ее возможностей, а также особенностей работы различных нововведений исследователи часто прибегают к натурному моделированию. К сожалению, далеко не всегда в распоряжении имеются специализированные аппаратно-программные комплексы, позволяющие выполнить настройку многочисленных параметров, отвечающих за работу Wi-Fi. В таких ситуациях приходится использовать обычные Wi-Fi роутеры и адаптеры. В данной статье представлены рекомендации по использованию подобных устройств и организации соответствующих экспериментов.
Фейк: от академических дискуссий к практическим решениям
Коммуникации. Медиа. Дизайн, 2021
Ключевые слова: новые медиа, недостоверная информация, фейк, фейкньюз Десятые годы XXI в. стали эпохой, когда феномены фейка и фейк-ньюз не только объявляются авторитетными словарями «словосочетанием года» (Lenta.ru, Качкаева А.Г. кандидат филологических наук, профессор Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
Исследование эффективности технологии формирования луча в сетях стандарта IEEE 802.11ac
Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. XI Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сб. науч. ст. в 4-х т. СПб.: СПбГУТ, 2022. Т. 1. С. 100–105.
Технология адаптивного формирования диаграммы направленности передатчика, также известная как технология формирования луча, подразумевает формирование электромагнитного поля антенн передающего устройства в дальней зоне в виде узконаправленного главного лепестка, ориентированного в сторону принимающего устройства, с возможностью изменения направленности по мере необходимости. Данная технология впервые появилась в стандарте IEEE 802.11n и получила дальнейшее развитие в последующих стандартах IEEE 802.11ac и IEEE 802.11ax. В статье представлены результаты экспериментального исследования эффективности технологии формирования луча в сетях стандарта IEEE 802.11ac. Проводится анализ скорости передачи кадров данных, коэффициента повторных передач, а также уровня принимаемого сигнала с использованием и без использования указанной технологии.
Медиум Прогресса: к генеалогии концепта технология
Отталкиваясь от гипотезы, что технология является подспудным ключевым словом языка медиафилософии, статья предлагает генеалогию данного концепта. Эта генеалогия характеризуется прерывистостью, смещениями баланса сил и переплетениями семантики целого ряда понятий (techne, technologia, Technologic Technik, technology). Особое внимание уделяется рассмотрению возникновения technology как ключевого слова культурной грамматики Запада, детерминистского концепта, находящегося в центре дискурса о машинах двадцатого столетия.
2020
Рассматривая понятия внешнего, внутреннего и границы которая их разделяет (или сообщает!) как эпистемологическую категорию, текст пересматривает применение терминов истории искусств.
Интегрированная сеть космос-воздух-земля-море как основа сетей связи шестого поколения
Электросвязь. 2022. № 10. С. 5–8.
В статье рассматриваются области применения, архитектура и особенности интегрированной сети космос-воздух-земля-море (Space-Air-Ground-Sea Integrated Network, SAGSIN), которая должна объединить системы спутниковой связи, сети воздушного базирования, наземные сети и связь на море и в итоге стать основой для сетей связи шестого поколения (6G).
АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ЗАДАЧИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТОПОЛОГИИ МИКРОЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВ
РИ, 2007
Рассматривается задача канальной трассировки выбора наименьшей ширины канала, достаточной для размещения в нем всех соединений и назначения их на магистрали. Предлагаются варианты решения и оптимизации в классе простейшей конфигурации. Введение Общеизвестны трудности, встречающиеся при решении сложных, многомерных практических задач оптимизации.
Теория медиа: актуальные противоречия и основы обновления
Современные исследования журналистики и СМИ в России и за рубежом находятся под воздействием противоречивых и разнонаправленных тенденций развития современного общества, а также под сильным влиянием цифрового перехода медиа в новую технологическую реальность. Уже на рубеже 1990–2000-х гг. эти тенденции заставили зарубежных и отечественных медиаисследователей обратиться к переосмыслению прежних теоретических представлений о средствах массовой информации, об их взаимосвязях с обществом, его институтами, аудиторией. Взгляды исследователей на природу, принципы, задачи и эффекты функционирования журналистики, СМИ, медиа подверглись серьезной ревизии.
Инклюзивная радиосвязь для 5G и далее
Очень интересная книга. Более подробно раскрываются некоторые аспекты сети 5G. Данная книга является переводом на русский язык книги: Inclusive Radio Communications for 5G and Beyond, Claude Oestges, ICTEAM - Electrical Engineering School of Engineering - Ecole Polytechnique de Louvain, Université catholique de Louvain, Louvain, Belgium, François Quitin, Brussels School of Engineering Université libre de Bruxelles, Brussels, Belgium
Теорія інформації та системи безпровідного зв’язку
Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті
Проведено аналіз властивостей інформації та визначено основні етапи її життєвого циклу. Рекомендовано підвищувати ефективність цифрових систем безпровідного зв’язку шляхом збільшення інформаційної ємності сигналу, використовуючи технологію надширокосмугового зв’язку. Розширення бази інформаційного сигналу слід здійснювати за рахунок одночасного кодування, модуляції та синхронізації інформаційного біта. Рекомендовано порівняльний аналіз інформаційних систем здійснювати з використанням інтегрального показника інформаційної ефективності, складовими якого є показники енергетичної та частотної ефективності.
Обзор подходов к моделированию модуля управления трафиком
В каждой области знаний исторически существует тяга к достаточно узкому кругу известных методов и математических моделей, что приводит к стагнации процесса исследований. Возможны два варианта работы с математическими моделями: нахождение задачи, подходящей к используемой теории (теоретико-ориентированный подход) и подбор метода решения под существующую задачу (проблемно-ориентированный подход). Второй подход представляется авторам более предпочтительным, так как он имеет практическую направленность. При этом возникает задача выбора подходящего метода построения модели. В данной работе предложено в качестве первого шага исследования рассмотреть научные области, наиболее близкие к изучаемому объекту. Например, для задач моделирования сетевого трафика наиболее близкой и развитой является задача моделирования транспортных потоков. Другой пример - использование эволюционных моделей для решения задач в области биологии. Для моделирования модуля управления трафиком предложено использовать ...
5G Технология - 3GPP Новое Радио
5G Технология - 3GPP Новое Радио
Эта книга является переводом на русский язык книги: 5G technology : 3GPP new radio / edited by Harri Holma, Nokia Siemens Networks, Finland, Antti Toskala, Nokia Siemens Networks, Finland, Takehiro Nakamura, 5G Laboratories, NTT DOCOMO, Inc., Japan. Description: First edition. | Hoboken, NJ : JohnWiley & Sons, Inc., 2020.
Development of an artificial immune MIMO-system for plant of the oil and gas industry
Bulletin of the National Technical University "KhPI" A series of "Information and Modeling", 2019
В данной работе представлены результаты применения Smart-технологий к синтезу сложных систем управления нефтегазовой отрасли. В частности, рассмотрена многомерная многосвязная (MIMO) система управления процессом перегонки газа через дистилляционную колонну с регулятором, настроенным на основе алгоритма клональной селекции CLONALG искусственных иммунных систем (AIS). Приведены результаты сравнительного анализа применения регуляторов, настроенных на основе других SMART-технологий: генетический алгоритм (GA), алгоритм оптимизации методом колонии муравьёв (ACO). Ил.: 2. Табл.: 1. Библиогр.: 10 назв. Ключевые слова: генетический алгоритм (GA); метод колонии муравьев (ACO); искусственные иммунные системы (AIS); алгоритм клональной селекции (CLONALG).
Основи теорії комунікації під ред. професори М. А. Василика Москва ГАРДАРІКИ 2005 Розділ 4 ВЕРБАЛЬНА КОМУНІКАЦІЯ 4.1. СЕМІОТИКА. СИНТАКТІКА, СЕМАНТИКА, ПРАГМАТИКА В попередніх розділах поняття комунікація детально розглядалося в різних аспектах. Нагадаємо, що звичайно комунікацією називають: а) передачу інформації, тобто повідомлення; б) взаємодія, тобто спілкування.
Экосистема медиа в проекции технологических инноваций
PUDN Journal of Studies in Literature and Journalism/Вестник РУДНю Серия: ЛитературоведениеюЖурналистика, 2019
Ускоренное освоение технологических инноваций, переход к цифровой экономике порождают множество дискуссионных вопросов, затрагивающих медиаотрасль. При этом национальной медиаиндустрии в эпоху технологических, социокультурных и экономиче-ских трансформаций отводится роль информационного интегратора нововведений. Преобразования в медийной сфере, находящейся на этапе реформирования, порождают ряд вопросов, требующих обоснования. В этом контексте статья нацелена на постановку много-аспектной проблемы, сформулировать которую можно как медиасоставляющая цифровых реформ. Такой ракурс изучения позволяет раскрыть как позитивные факторы усо-вершенствования медийной сферы при ее переходе на новый уровень, так и выявить ла-куны медиасистемы, развивающейся в цифровой парадигме. Также предлагается анализ современного концепта медиаиндустрии. В XXI веке медиа предстают как многофункци-ональная система, где приоритет отдается междисциплинарности знаний, компетенций и навыков, что актуализирует и пересмотр критериев медиаобразования. Предпринятое в данной статье обоснование термина «экосистема» применительно к медиа позволит проследить взаимосвязь основополагающих векторов развития этого важнейшего социаль-ного института – именно на них зиждется медиаструктура как субъект рынка. Ключевые слова: медиа; цифровые технологии; трансформации; экосистема; цифровая реформа; медиаобразование Введение: поворот к информации Второе десятилетие XXI века выявило не только динамику освоения вы-соких технологий, таких как искусственный интеллект (Artifi cial Intelligence, AI), виртуальная реальность (Virtual Reality, VR), чат-боты (Chatbot)-имита-тор речевого поведения человека в виде программы-собеседника, но и других направлений, связанных с автоматизацией и цифровизацией производств, ко-торые обеспечивают ускоренное вхождение государства в цифровую экономику.