Verkon optimointi RIS-tuetuissa viestintäjärjestelmissä

Tässä väitöskirjassa esitellään uusia Käyttäjäyhteys (user association, UA)-järjestelmiä, joissa otetaan huomioon solujen häiriöt monisoluverkossa, jossa on useita Uudelleenkonfiguroitavat älykkäät pinnat (reconfigurable intelligent surfaces, RIS)-pintoja. Muotoilemme verkon spektritehokkuuden maksimoinnin ongelman optimoimalla yhdessä aktiivisen keilanmuodostuksen tukiasemilla, passiivisen keilanmuodostuksen RIS-pinnoilla ja käyttäjän tukiasemayhteyden ottaen huomioon RIS-pintojen vaikutuksen. Tämän jälkeen ehdotamme laskennallisesti tehokasta iteratiivista algoritmia, joka perustuu vuorottelevaan optimointiin, jotta tämä hankala ei-konveksi sekakokonaislukuongelma saadaan ratkaistua.

Tukiasemien aktiivisen keilanmuodostuksen ja RIS-pintojen passiivisen keilanmuodostuksen optimointiin käytetään fraktionaalista ohjelmointitekniikkaa, ja peräkkäiseen konveksiin ohjelmointiin yhdistettyä rangaistusmenetelmää sovelletaan käyttäjäyhteyden optimointiin. Sen avulla osoitetaan päästävän optimaaliseen ratkaisuun. Lisäksi tasapainotamme tukiasemien kuormia ja maksimoimme verkon käytön optimoimalla käyttäjäyhteyden vastaavalla pelillä toisessa järjestelmässä.

6G:n keskeinen näkökohta on, että paikantaminen ja tunnistaminen eivät ole viestinnän kehityksen sivutuotteita, vaan ne integroidaan järjestelmään alusta alkaen, ja ne ovat siten 6G:n suunnittelun päätavoitteita. Tätä varten hahmotellaan visio siitä, miten sijainti- ja tunnistamistietoja voidaan käyttää uusien sovellusten tukemiseen, mahdollistamiseen ja rikastamiseen. Lisäksi käyttötapauksina tutkitaan paikannus- ja tunnistamistietojen mahdollisia hyötyjä viestinnän parantamisessa. Tämän vuoksi ja radioaaltojen avulla tapahtuvaa tunnistamista ja paikannusta hyödyntämällä ehdotamme uutta ympäristötietoista yhdistettyä aktiivista/passiivista keilanmuodostusta RIS-avusteiseen langattomaan viestintään uuden kanavatietokartan konseptin perusteella.

Ehdotetussa järjestelmässä käyttäjien laitteiden sijaintitiedot yhdistetään kanavatietokartan radioympäristötietoihin, jotta keilanmuodostus olisi tehokasta ilman reaaliaikaista koulutusta. Simulaatiotulokset osoittavat ehdotetun järjestelmän ylivertaisen suorituskyvyn verrattuna koulutukseen perustuvaan keilanmuodostukseen, ja se kestää myös erittäin hyvin käyttäjälaitteiden sijaintiin liittyviä virheitä käytännössä.