Wireless InSite-Referenzen

Nachfolgend finden Sie eine Liste von wissenschaftlichen und technischen Artikeln, in denen die Software von Remcom für die Recherche der Autoren verwendet wurde. Wir haben Auszüge aus den Abstracts der Publikationen und Offsite-Links zu den ursprünglich veröffentlichten Inhalten aufgenommen.

1. Deep Learning Koordinierte Strahlformung für hochmobile Millimeterwellensysteme

Die Unterstützung einer hohen Mobilität in Millimeterwellen-(mmWellen-)Systemen ermöglicht ein breites Spektrum wichtiger Anwendungen wie Fahrzeugkommunikation und drahtlose Virtual/Augmented Reality. Dies in der Praxis zu realisieren, erfordert jedoch die Bewältigung mehrerer Herausforderungen. In diesem Beitrag wird eine neuartige integrierte maschinelle Lern- und koordinierte Strahlformungslösung entwickelt, um diese Herausforderungen zu bewältigen und hochmobile mmWave-Anwendungen zu ermöglichen. Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene tief lernende koordinierte Strahlformstrategie sich der erreichbaren Rate der geniegestützten Lösung nähert, die die optimalen Strahlformvektoren ohne Trainingsaufwand kennt.

2. Charakterisierung von mmWellenkanal-Eigenschaften bei 28 und 60 GHz in Fabrikautomatisierungsanwendungen

Es wird erwartet, dass zukünftige zelluläre Systeme das heutige industrielle Ökosystem revolutionieren werden, indem sie die hohen Anforderungen an höchste Zuverlässigkeit und extrem niedrige Latenzzeiten erfüllen. In diesem Sinne ist die Kerntechnologie zur Unterstützung der nächsten Generation von Fabrikautomatisierungseinsätzen die Verwendung von Millimeterwellen (mmWave) Kommunikation, die mit extrem hohen Frequenzen (d.h. von 10 bis 100 GHz) arbeitet. Die Charakterisierung des Funkausbreitungsverhaltens in realistischen Fabrikumgebungen ist jedoch eine Herausforderung, da kürzere mmWellenlängen die Kanaleigenschaften empfindlich auf die tatsächliche Topologie und Größe der umgebenden Objekte reagieren lassen. Aus diesen Gründen untersucht dieses Papier die wichtigen mmWellenkanal-Eigenschaften für zwei verschiedene Arten von Fabriken, nämlich die Leichtindustrie und die Schwerindustrie. Diese stellen die Extremfälle der Werksklassifizierung nach dem Stand der Technik, der Dichte und Größe der Anlagen sowie der produzierten Waren dar. Dementsprechend bewerten wir den Kandidaten mmWellenfrequenzen von 28 und 60 GHz für lizenzierte bzw. nicht lizenzierte Bandkommunikation.

3. Bewältigung der tiefen Innenraumabdeckung im Schmalband - 5G

Allgegenwärtige Konnektivität ist eine häufige Anforderung für viele Dienste, die in Kommunikationssystemen der fünften Generation (5G) berücksichtigt werden. Die Bereitstellung von Netzwerkabdeckung oder drahtloser Konnektivität wird jedoch in Tiefgaragen, in denen der Gesamtkanalverlust den maximalen Kopplungsverlust (MCL) der Kommunikationstechnologie leicht überschreiten kann, zu einer großen Herausforderung. Wir motivieren die Bedeutung der Tiefenabdeckung, indem wir eine repräsentative standortspezifische, realistische Abdeckungsanalyse mittels Raytracing durchführen. Die Ergebnisse zeigen, dass bestehende zellbasierte, flächenoptimierte Technologien keine allgegenwärtige Abdeckung in tiefen Innen- und Untergrundbereichen erreichen können und unterstreichen die Notwendigkeit dynamischer Multi-Hop-Übertragung in 5G MTC.

4. Maschinelles Lernen für zuverlässige mmWave-Systeme: Vorhersage von Blockaden und proaktives Weiterreichen

Die Empfindlichkeit von Millimeterwellen-(mmWellen-)Signalen gegenüber Blockaden ist eine grundlegende Herausforderung für mobile mmWellen-Kommunikationssysteme. In diesem Beitrag nutzen wir maschinelle Lernwerkzeuge und schlagen eine neuartige Lösung für diese Zuverlässigkeits- und Latenzprobleme in mmWave MIMO-Systemen vor. In der entwickelten Lösung lernen die Basisstationen, wie sie anhand ihrer bisherigen Beobachtungen der adoptierten Beamforming-Vektoren vorhersagen können, dass eine bestimmte Verbindung in den nächsten Zeitfenstern eine Blockade aufweisen wird. Dies ermöglicht es der bedienenden Basisstation, den Benutzer proaktiv an eine andere Basisstation mit einer höchstwahrscheinlichen LOS-Verbindung weiterzugeben. Simulationsergebnisse zeigen, dass die entwickelte tief lernende Strategie erfolgreich Blockaden/Hand-off in fast 95% der Fälle voraussagt. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit einer Unterbrechung der Kommunikationssitzung, was eine hohe Zuverlässigkeit und geringe Latenzzeiten in mobilen mmWave-Systemen gewährleistet.

5. Gemeinsame Optimierung des Hybrid Beamforming für den massiven Multi-User MIMO Downlink

In Anbetracht des Designs von zweistufigen Strahlformern für die Abwärtsstrecke von massiven Multi-Input-Multi-Output-Systemen mit mehreren Benutzern im Frequenzmultiplex-Modus untersucht dieses Papier den Fall, dass beide Verbindungsenden mit hybriden digitalen/analogen Strahlformstrukturen ausgestattet sind. Eine virtuelle Sektorisierung wird durch kanalstatistikbasierte Benutzergruppierung und analoge Strahlformung realisiert, bei der die Benutzereinrichtung nur ihren gruppeninternen effektiven Kanal rückmelden muss und die Gesamtkosten für die Erfassung von Kanalzustandsinformationen (CSI) deutlich reduziert werden. Simulationen über die Ausbreitungskanäle, die aus geometrisch basierten stochastischen Modellen, Raytracing-Ergebnissen und gemessenen Außenkanälen gewonnen wurden, zeigen, dass unsere vorgeschlagene Beamforming-Strategie die modernsten Methoden übertrifft.

6. 60 GHz Kanalmessungen und Raytracing-Modellierung in Innenräumen

Die Millimeterwellen-(mmWellen-)Kommunikation hat sich zu einer vielversprechenden Schlüsseltechnologie der fünften Generation (5G) von Kommunikationssystemen entwickelt und großes Interesse gefunden. In diesem Beitrag untersuchen wir 60 GHz mmWellenkanäle in einer Büroumgebung im Innenbereich mittels Raytracing-Verfahren. Basierend auf der geometrischen Optik (GO) und der einheitlichen Theorie der Beugung (UTD) verwendet das Raytracing-Verfahren eine Computersimulation, um die Ausbreitung der Funkwellen zu approximieren. Die Genauigkeit der Raytracing-basierten Simulation wird durch ein sehr detailliertes dreidimensionales (3-D) Umgebungsmodell und geeignete elektromagnetische Materialparameter gewährleistet. Die Simulationsergebnisse mit Leistungsverzögerungsprofil (PDP) und normiertem Leistungswinkelspektrum (PAS) werden mit den Kanalmessdaten verglichen, die durch den raumabwechselnden Schätzalgorithmus der generalisierten Erwartungsmaximierung (SAGE) verarbeitet werden. Die Vergleichsergebnisse zeigen, dass Raytracing eine nützliche und zuverlässige Methode zur Charakterisierung von 60 GHz Kanaleigenschaften sein kann.

7. Millimeterwellenausbreitungskanalsimulationen im Innenbereich bei 28, 39, 60 und 73 GHz für 5G-Funknetze

Millimeterwellen-Ausbreitungseigenschaften im Innenbereich, einschließlich Wegverlustmodellen und Mehrwege-Verzögerungsausbreitungswerten für Systeme, die gerichtete und omnidirektionale Antennen verwenden, werden vorgestellt. Die Leistung der vier 5G-Kandidatenfrequenzen, 28 GHz, 39 GHz, 60 GHz und 73 GHz, wird in Line-of-Sight (LOS)- und Non-Line-of-Sight (NLOS)-Szenarien unter Verwendung veröffentlichter Echtzeit-Frequenzmessungen in Innenräumen untersucht. Vergleiche werden mit Simulationsdaten aus der 3D Ray Tracing Wireless InSite Software über Tx-Rx-Separationen von 1,5 m bis 62 m durchgeführt. Darüber hinaus werden frequenzabhängige elektrische Eigenschaften wie Leitfähigkeits-σ und Zulässigkeits-ε von gängigen Baumaterialien in die Simulation einbezogen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Materialart das Ausbreitungsverhalten von mm-Wellen durch Reflexionen, Beugungen und Durchdringungen von Wänden und Objekten (Hindernisse) beeinflusst.

8. Strahlformiges Fingerabdrucklernen für präzise Millimeterwellenpositionierung

Bei der drahtlosen Millimeterwellenkommunikation reflektiert die resultierende Strahlung auf die meisten sichtbaren Objekte und schafft so eine reiche Mehrwegeumgebung, insbesondere in urbanen Szenarien. Die von einem Hörgerät aufgenommene Strahlung wird somit durch die auftretenden Hindernisse geprägt, die latente Informationen über ihre relative Position enthalten. In diesem Beitrag wird ein System zur Umwandlung der empfangenen Millimeterwellenstrahlung in die Position des Geräts unter Verwendung der oben genannten verborgenen Informationen vorgeschlagen. Mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken und einem vordefinierten Codebuch von Strahlformungsmustern, die von einer Basisstation übertragen werden, zeigen die Simulationen, dass durchschnittliche Schätzfehler unter 10 Metern in realistischen Outdoor-Szenarien, die meist Nicht-Line-of-Sight-Positionen enthalten, erreichbar sind, was den Weg für neue Positionierungssysteme frei macht. Indexbegriffe-5G, Beamforming, Deep Learning, mmWaves, Outdoor-Positionierung.

9. Winkel- und zeitliche Korrelation von V2X-Kanälen über Sub-6 GHz und mmWellenbänder hinweg

Die 5G-Millimeterwellentechnologie (mmWave) soll ein integraler Bestandteil der V2X-Netzwerke und autonomen Fahrzeuge der nächsten Generation sein, da sie eine große Bandbreite, ein breites Sichtfeld und präzise Lokalisierungsfunktionen bietet. In diesem Beitrag verwenden wir Raytracing-Simulationen, um die Winkel- und Zeitkorrelation über einen weiten Bereich von Ausbreitungsfrequenzen für V2X-Kanäle von 900 MHz bis 73 GHz zu charakterisieren, für ein Fahrzeug, das Sichtlinien- (LOS) und Nicht-LOS- (NLOS) Strahlen mit einem Sender in einer städtischen Umgebung beibehält.

10. MmWave Strahlvorhersage mit situativer Wahrnehmung: Ein maschineller Lernansatz

Die Millimeterwellenkommunikation ist eine Herausforderung im hochmobilen Fahrzeugkontext. Traditionelles Beam-Training ist unzureichend, um niedrige Overheads und Latenzzeiten zu erfüllen. In diesem Papier schlagen wir vor, maschinelles Lernen und situatives Bewusstsein zu kombinieren, um die Strahlinformationen (Leistung, optimaler Strahlindex, etc.) aus früheren Beobachtungen zu lernen. Wir betrachten Formen der situativen Wahrnehmung, die spezifisch für die Fahrzeugumgebung sind, einschließlich der Standorte des Empfängers und der umliegenden Fahrzeuge. Wir nutzen Regressionsmodelle, um die empfangene Leistung mit verschiedenen Strahlleistungsquantifizierungen vorherzusagen. Das Ergebnis zeigt, dass die Situationswahrnehmung die Vorhersagegenauigkeit weitgehend verbessern kann und das Modell einen Durchsatz bei geringem Leistungsverlust und nahezu keinem Overhead erreichen kann.