Gestión dinámica del espectro

La gestión dinámica del espectro ( DSM ), también conocida como acceso dinámico al espectro ( DSA ), es un conjunto de técnicas basadas en conceptos teóricos de la teoría de la información de red y la teoría de juegos que se están investigando y desarrollando para mejorar el rendimiento de una red de comunicaciones en su conjunto. ^{[1] [2]} El concepto de DSM también extrae principios de los campos de la optimización entre capas , la inteligencia artificial , el aprendizaje automático , etc. Recientemente se ha hecho posible gracias a la disponibilidad de la radio por software debido al desarrollo de procesadores lo suficientemente rápidos tanto en servidores como en terminales. Estas son técnicas de optimización cooperativa . Esto también se puede comparar o relacionar con la optimización de un enlace en la red debido a la pérdida de rendimiento en muchos enlaces afectados negativamente por esta única optimización.

Su aplicación más habitual es optimizar el rendimiento de la línea de abonado digital ( DSL ) de una red . Otra posible aplicación de DSM es la radio cognitiva .

Los principios importantes y comunes del DSM incluyen:

• Adaptación de enlaces
• Gestión del ancho de banda
• MIMO multiusuario
• Pre-cancelación de interferencia estimada
• Combinación de canales no utilizados (no preasignados) para un solo usuario o vinculación

DSM en el circuito de suscriptores digitales

La DSM se puede lograr en redes de líneas telefónicas de cobre comunes al reducir o eliminar la diafonía , la interferencia y los problemas de proximidad-distancia dentro de una red DSL que afectan especialmente a las líneas telefónicas DSL que están próximas entre sí en un enlace . ^{[3] [4]}

La técnica implica múltiples métodos:

• Monitoreo continuo del estado de los niveles de señal de interferencia usando la carga de bits actual en comparación con la tasa de bits máxima alcanzable , número de segundos con errores, número de segundos con errores severos, número de correcciones de errores hacia adelante (FEC) y tomando decisiones sobre la causa del escenario de bajo rendimiento y forzando al enlace a entrenarse de una manera específica.
• Identificar los cables vecinos en los enlazadores que puedan estar causando interferencias no deseadas y reducir su potencia de transmisión ascendente hasta que las tasas de bits estén optimizadas para la red.
• Aumentar o disminuir la cantidad de sobrecarga de corrección de errores de avance aplicada a la señal que se propaga por el cable en respuesta a la gravedad de los interferentes o bloqueadores correlacionados.
• Modificar los límites de los niveles de potencia permitidos en el cable, las máscaras de los tonos en los que se pueden cargar bits o las máscaras de densidad espectral de potencia para permitir minimizar la interferencia causada por un exceso de relación señal-ruido (SNR) que causa degradación de la SNR en otras líneas.
• El hardware del módem ( equipo de las instalaciones del consumidor ) ajusta los parámetros de transmisión para lograr la señal de modulación multitono discreta (DMT) optimizada (esto no es exactamente DSM y se puede lograr incluso sin DSM). Este ajuste del hardware se realiza desde una ubicación de monitoreo central y se aplica a una red de equipos de las instalaciones del consumidor, en general, para optimizar el rendimiento de la red en su conjunto.

DSM en redes inalámbricas

Una aplicación importante del acceso dinámico al espectro se da en las redes inalámbricas. El espectro, como recurso clave para las comunicaciones inalámbricas, desempeña un papel fundamental en los indicadores clave de rendimiento de la red, como la cobertura, la calidad del servicio, la eficiencia energética y la fiabilidad. La mayoría de los servicios de comunicación inalámbrica se prestan en virtud de una asignación fija de espectro predefinida por los reguladores y asignada mediante subastas a los operadores. Este proceso de asignación de espectro es muy ineficiente, lo que conduce a una importante subutilización del espectro. A pesar de las crecientes mejoras en la eficiencia espectral de las tecnologías inalámbricas, la demanda de ancho de banda supera la disponibilidad de espectro para nuevos servicios y redes de comunicación. Paradójicamente, varios estudios de espectro demuestran que el uso espacial y temporal del espectro sub-3 GHz es inferior al 20% en todo el mundo ^[5] y menos del 11% en las zonas rurales ^[6] . En este contexto, las redes de acceso dinámico al espectro (DSA) permiten el uso oportunista del espectro no utilizado o subutilizado en zonas específicas o en momentos particulares. Al aprovechar el espectro licenciado pero no utilizado o al distribuirlo mejor de acuerdo con la demanda dinámica de servicios, se puede lograr una mayor eficiencia del espectro. ^[7]

Algunas técnicas y métodos de acceso y gestión dinámica del espectro incluyen:

• Detección colaborativa del espectro, en la que varios nodos de radio cognitivos aprovechan modelos de IA para detectar el espectro no utilizado mediante la identificación conjunta de las señales de los usuarios primarios ^[8] y la autodetección de nodos ocultos, evitando así interferencias. ^[9]
• Predicción del espectro, donde los modelos de aprendizaje automático pronostican la disponibilidad futura del espectro utilizando datos de uso históricos, mejorando la eficiencia de la utilización del espectro.
• La decisión y asignación del espectro es donde se selecciona dinámicamente la banda de espectro óptima para un determinado servicio, área y período de tiempo en función de la disponibilidad actual, las necesidades del usuario, las condiciones de la red y la calidad del espectro.
• Gestión de interferencias en tiempo real mediante algoritmos de aprendizaje de refuerzo que permiten a las radios cognitivas gestionar y mitigar de forma adaptativa las interferencias de otros dispositivos en tiempo real.

Véase también

• Espectro interrumpible

Referencias

1. "Hacia una regulación dinámica del espectro radioeléctrico: ¿sueño técnico o pesadilla económica?" (PDF) . Alcatel-lucent.com . Consultado el 22 de diciembre de 2015 .
2. "Software de radio que permite la gestión dinámica del espectro". Fcc.gov . Archivado desde el original el 9 de mayo de 2009. Consultado el 22 de diciembre de 2015 .
3. "Gestión dinámica del espectro: una metodología para proporcionar una capacidad de banda ancha significativamente mayor a los usuarios" (PDF) . Telenor.com . Archivado desde el original (PDF) el 2010-01-08 . Consultado el 2015-12-22 .
4. "Gestión dinámica del espectro para líneas de abonados digitales" (PDF) . Alcatel-lucent.com . Consultado el 22 de diciembre de 2015 .
5. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Deruyck, Margot; Martens, Luc; Guillen Nieto, Glauco; Joseph, Wout (2018-03-01). "Espacio en blanco de TV y optimización de red LTE hacia la eficiencia energética en escenarios suburbanos y rurales". IEEE Transactions on Broadcasting . 64 (1): 164–171. arXiv : 2405.02693 . doi :10.1109/TBC.2017.2731043. hdl :1854/LU-8556874. ISSN  0018-9316.
6. Alonso, Rodney Martinez; Guerra, Arley Coto; Pupo, Ernesto Fontes; Plets, David; Nieto, Glauco Guillen; Martens, Luc; Joseph, Wout (2020-10-27). "Evaluación de la calidad de los espacios blancos en áreas rurales: una encuesta de espectro a gran escala". Simposio internacional IEEE 2020 sobre sistemas multimedia de banda ancha y radiodifusión (BMSB) . IEEE. págs. 1–5. doi :10.1109/BMSB49480.2020.9379402. hdl :1854/LU-8733571. ISBN . 978-1-7281-5784-9.
7. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Deruyck, Margot; Martens, Luc; Guillen Nieto, Glauco; Joseph, Wout (9 de mayo de 2020). "Optimización dinámica de interferencias en redes de radio cognitivas para áreas rurales y suburbanas". Comunicaciones inalámbricas y computación móvil . 2020 : 1–16. doi : 10.1155/2020/2850528 . hdl : 1854/LU-8672730 . ISSN  1530-8669.
8. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Deruyck, Margot; Martens, Luc; Guillen Nieto, Glauco; Joseph, Wout (1 de enero de 2021). "Optimización multiobjetivo de redes de radio cognitivas". Redes de computadoras . 184 : 107651. arXiv : 2405.02694 . doi :10.1016/j.comnet.2020.107651. ISSN  1389-1286.
9. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Pollin, Sofie; Martens, Luc; Joseph, Wout (28 de mayo de 2023). "Detección de valores atípicos y extracción de características del espectro basada en la correlación de vecinos más cercanos y el algoritmo de bosque aleatorio". ICC 2023 - IEEE International Conference on Communications. IEEE. págs. 4615–4620. doi :10.1109/ICC45041.2023.10279819. ISBN 978-1-5386-7462-8.

Enlaces externos

• Aumente la velocidad de Internet sin fibra óptica
• ECI Telecom se propone duplicar la velocidad del DSL
• Proyecto DSM — Profesor John Cioffi
• Proyecto Fast Copper — Universidad de Princeton
• Publicaciones sobre gestión dinámica del espectro — Raphael Cendrillon