Создан алгоритм, увеличивающий емкость сетей связи 5G на 30-40%
Исследователи из России разработали эффективный алгоритм для прогнозирования потерь в беспроводных сетях пятого поколения, использующий методы машинного обучения. Его внедрение позволит повысить эффективность использования каналов связи на 30-40% по сравнению с существующими методами, сообщает пресс-служба МФТИ. Об этом сообщает сайт ТАСС.
Алгоритм был протестирован на данных, полученных в ходе натурных экспериментов в городской среде и на стандартизованных моделях каналов связи. Результаты показали стабильный прирост эффективности в различных сценариях, что позволило снизить потребление ресурсов канала более чем на 30% без ущерба для надежности, отметил заведующий лабораторией интеллектуальных систем связи МФТИ Евгений Хоров.
Ученые подчеркивают, что одна из ключевых особенностей сетей 5G заключается в их способности работать в режиме сверхнадежной передачи данных с минимальными задержками. Это делает их подходящими для хирургических операций, управления беспилотниками и автоматизированными промышленными системами, где важна надежность передачи сигнала.
Исследование основывается на использовании нейросетевых моделей для решения важной проблемы выбора оптимального режима передачи данных в условиях быстро меняющегося канала связи. Традиционные методы не всегда соответствуют строгим требованиям по задержке и надежности, особенно при высокой мобильности пользователей, поэтому был изучен потенциал нейросетевых алгоритмов, пояснил научный сотрудник МФТИ Кирилл Глинский.
Эксперименты позволили создать алгоритм, прогнозирующий изменения качества канала на основе сверточно-рекуррентной нейронной сети. В отличие от существующих решений, разработка российских ученых обеспечивает требуемое качество связи даже в сложных мобильных сценариях и учитывает, что слишком оптимистичные прогнозы могут привести к серьезным последствиям для стабильности сигнала.
Расчеты и эксперименты показали, что учет различий между завышенными и заниженными прогнозами позволяет снизить расход ресурсов каналов на 30-40% по сравнению с уже существующими решениями, что повысит пропускную способность сетей 5G и сделает их работу более предсказуемой и надежной в сценариях с минимальными задержками и потерями пакетов.
