Projekti / Programi
Z upoštevanjem informacij o okolju proti inteligentnim brezžičnim komunikacijam
Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
2.08.00 |
Tehnika |
Telekomunikacije |
|
Koda |
Veda |
Področje |
2.02 |
Tehniške in tehnološke vede |
Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring |
inteligentna brezžična omrežja, upravljanje in optimizacija virov, modeliranje radijskih kanalov, upoštevanje informacij o okolju, energetska učinkovitost, izpostavljenost radijskim valovom, lokalizacija v zaprtih prostorih, baza podatkov o radijskih kanalih
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan
29. marec 2023;
A3 za obdobje 2017-2021
Podatki za razpise ARRS (
04.04.2019 - Programski razpis,
arhiv
)
Baza |
Povezani zapisi |
Citati |
Čisti citati |
Povprečje čistih citatov |
WoS |
160 |
1.285 |
1.126 |
7,04 |
Scopus |
269 |
2.423 |
2.118 |
7,87 |
Raziskovalci (10)
Organizacije (1)
št. |
Evidenčna št. |
Razisk. organizacija |
Kraj |
Matična številka |
Štev. publikacij |
1. |
0106 |
Institut "Jožef Stefan" |
Ljubljana |
5051606000 |
85.620 |
Povzetek
Glavna naloga nekdanjih brezžičnih komunikacij je bila zagotavljanje komunikacije med ljudmi. Dandanes 4G brezžične komunikacije omogočajo interakcijo med uporabniki in ponudniki vsebin in storitev, kot so pretakanje videoposnetkov, spletno nakupovanje itd., medtem ko je vizija 5. generacije omrežij razširiti komunikacijo tudi na komunikacijo med napravami, vključno z vgrajenimi napravami, ki se uporabljajo v konceptu interneta stvari. Čeprav brezžična omrežja zagotavljajo komunikacijo med inteligentnimi napravami, samo omrežje še vedno ni inteligentno. Ni dvoma, da lahko zahtevane lastnosti prihajajočih omrežij pete in naslednjih generacij dosežemo samo, če brezžično omrežje postane inteligentno. Kar pomeni, da se odločitve v brezžičnih omrežjih izvajajo na podlagi izkušenj in rezultatov preteklih dejanj ter najnovejših informacij o stanju radijskega okolja. Da omrežje postane v celoti inteligentno, bi inteligenca morala biti vgrajena v vse protokolne sloje od fizičnega do aplikacijskega. Ker ta naloga presega človeške in finančne vire, ki jih zagotavlja ta razpis, bomo omejili naše raziskave na fizični sloj. Preučevali bomo predvsem podporo okoljskih informacij na oceno stanja radijskega kanala (CSI), s poudarkom na brezžičnih komunikacijah znotraj prostorov. Glavni namen projekta je razviti novo metodologijo, ki bo omogočala napovedovanje lastnosti radijskih kanalov na inovativen in do sedaj nepoznan način predvsem z uporabo informacij o okolju, izmerjenih informacij o stanju radijskih kanalov in informacij o radijskih vozliščih. Glavni namen projekta bo dosežen postopoma preko naslednjih ciljev, in sicer: (i) poglobljene raziskave sistemskih zahtev inteligentnih brezžičnih omrežij, ki upoštevajo informacije o okolju, (ii) zasnove sistemske arhitekture, ki za napovedovanje stanja radijskega kanala uporablja pristope, ki temeljijo na fizikalnih modelih radijskega okolja in modelih radijskega kanala dobljenih z metodami strojnega učenja, (iii) predlaganju in ovrednotenju novih naprednih metod, algoritmov in pristopov, ki bodo omogočili inteligentno in okolju prijazno (do narave in ljudi) uporabo radijskih virov ob upoštevanju informacije o okolju s poudarkom na algoritmih za lokalizacijo radijskih vozlišč, klasifikaciji radijskega okolja z uporabo izmerjenih informacij o stanju radijskega kanala in obsežnih zbirkah podatkov in algoritmih, ki dopolnjujejo CSI in podatke o okolju, zlasti za zaprte prostore, ter (iv) preverjanje predlaganega koncepta v testnem okolju Log-A-Tec z uporabo radijske tehnologije UWB glede učinkovite rabe energije, njene učinkovitosti in inteligence v realnem okolju. Za oceno predlagane rešitve bomo upoštevali naslednje ključne kazalnike uspešnosti (KPI), (i) zmanjšanje prenosa učnih simbolov za ocenjevanje lastnosti radijskih kanalov in s tem izboljšanje zmogljivosti povezav zaradi uporabe okoljskih informacij in inteligence v omrežju, (ii) zmanjšanje zakasnitve informacij zaradi poznane informacij o stanju radijskega kanalov, (iii) zmanjšanje količine energije, porabljene v inteligentnih brezžičnih omrežjih, ki upoštevajo informacije o okolju (iv) zmanjšanje izpostavljenosti ljudi in živali na ne ionizirajoča radijska sevanja. Verjamemo, da lahko z dopolnjevanjem ocene o stanju radijskega kanal dobljene iz učnih simbolov ki vsebujejo informacijo o okolju, izboljšamo natančnost napovedi CSI in posledično povečamo neto zmogljivost komunikacijskih povezav. Poleg tega bo klasifikacija radijskega okolja z uporabo metod strojnega učenja skrajšala čas za oceno CSI in s tem prispevala k pričakovanim lastnostim omrežij 5G, ter njihovim naslednikom, kot so za velikostni razred povečana količine prenesenih podatkov na prostorsko enoto, število priključenih naprav, tipična hitrost prenosa in zakasnitev povezave blizu 1ms.