Управление радиоресурсами

Статическое управление радиоресурсами подразумевает ручное или компьютерное планирование фиксированных сот или построение схемы радиосети. Примеры применения:

• планы распределения полосы частот, определяемые специализированными организациями, национальными частотными администрациями или в результате аукционов радиочастот;
• размещение точек базовых станций (или передающих центров);
• высоты антенн;
• планы каналов по частоте;
• направления работы секционных антенн;
• выбор параметров модуляции и кодирования канала;
• пространственное разнообразие по антеннам базовой станции, например:
  • микродиверсификация приёмника с рекомбинацией сигнала;
  • макродиверсификация передатчика, как в OFDM-сетях одиночной частоты (SFN).

Статическое управление радиоресурсами характерно для многих традиционных беспроводных систем: сотовых сетей 1G и 2G, современных беспроводных локальных сетей и систем небазового (не-сотового) типа — например, вещательных. Примеры:

• коммутация каналов средствами FDMA и TDMA;
• фиксированное распределение каналов (FCA);
• статические критерии хендовера.

Динамическое управление радиоресурсами — это адаптивная настройка параметров радиосети в зависимости от трафика, положения и перемещаемости пользователей, требований к качеству обслуживания, плотности базовых станций и др. Динамические схемы управления радиоресурсами разрабатываются для беспроводных систем с целью минимизировать трудоёмкое ручное планирование сот и обеспечить более «жёсткие» модели расходования частот, что ведёт к росту спектральной эффективности системы.

Часть схем реализуется централизованно, когда несколько базовых станций и точек доступа управляются контроллером радиосети (Radio Network Controller, RNC); другая часть — распределённо, когда автономные алгоритмы выполняются в отдельных мобильных станциях, базовых станциях или точках доступа либо с межстанционным обменом информацией^[1].

Примеры динамического управления радиоресурсами:

• алгоритмы регулирования мощности;
• алгоритмы предкодирования;
• алгоритмы адаптации каналов;
• алгоритмы динамического распределения каналов (DCA) или динамического выбора частот (DFS), что позволяет использовать эффект «дыхания соты»;
• динамическое распределение спектра (DSS) между сетями разных поколений (например, 4G и 5G)^[5];
• адаптивные критерии хендовера, предусматривающие дыхание ячейки;
• современные методы оптимизации хендовера (Conditional Handover (CHO), Dual Active Protocol Stack (DAPS), L1/L2 Triggered Mobility (LTM))^[6][7];
• повторное использование с разделением;
• Адаптивная фильтрация, например:
  • подавление интерференции на одной антенне (SAIC);
• динамическое разнообразие, например:
  • мягкий хендовер;
  • динамические одночастотные сети (DSFN);
  • фазированные антенные решётки с применением:
    • формирования луча;
    • MIMO-коммуникаций;
    • пространственно-временного кодирования;
    • управление мощностью для Massive MIMO и 2D-формирование луча^[8][9];
• управление допуском;
• динамическое распределение полосы с помощью схем множественного доступа с резервированием ресурсов или статистическим мультиплексированием — например, широкополосного доступа и/или пакетной радиосвязи;
• адаптивное распределение по каналам, например:
  • планирование max-min fair с помощью fair queuing;
  • планирование proportional fair посредством взвешенного fair queuing;
  • планирование maximum throughput (с низким уровнем сервиса при недостатке ресурсов);
  • динамическое назначение пакетов (DPA);
  • схемы Packet and Resource Plan Scheduling (PARPS);
  • алгоритмы динамического планирования для сетевого слайсинга (например, адаптация под eMBB, URLLC, mMTC)^[10];
• мобильные ad hoc-сети с использованием многошаговой связи;
• Когнитивное радио;
• «Зелёная связь»;
• управление радиоресурсами с учётом QoS;
• фемтосоты.
• механизмы Wi-Fi 7 и 8 (Multi-Link Operation (MLO), Multi-RU (MRU)).

Сети вроде LTE проектируются для повторного использования частот, когда соседние соты применяют один и тот же спектр. Такие стандарты используют SDMA и способны достичь высокой спектральной эффективности при условии тесной межсотовой координации для минимизации интерференции. Как и у большинства современных сотовых систем, совокупная спектральная эффективность определяется не дальностью или шумом, а именно интерференцией^[1]. Межсотовое управление радиоресурсами координирует распределение частотных ресурсов между сотовыми сайтами с помощью технологий многопользовательского MIMO. Уже интегрированы различные механизмы межсотовой координации интерференций (ICIC)^[11]. Динамические одночастотные сети, согласованное планирование, многосайтовое MIMO и объединённое межсотовое предкодирование — другие примеры межсотового управления радиоресурсами^[12]. Развитие механизмов координации помех включает технологию eICIC, использующую временное разделение ресурсов для совместной работы макро- и малых сот. В сетях 5G-Advanced и 6G активно внедряется координация на базе искусственного интеллекта и машинного обучения (включая обучение с подкреплением). Эти алгоритмы работают в интеллектуальных контроллерах (RIC), позволяя автономно прогнозировать интерференцию и оптимизировать параметры сети без ручного вмешательства. Технологии координированной многоточечной передачи (CoMP) предлагают такие функции, как совместная передача (Joint Transmission), при которой одни и те же данные одновременно передаются с нескольких точек для улучшения мощности и надёжности сигнала, а также координированное формирование луча (Coordinated Beamforming), минимизирующее помехи для соседних сот при максимизации сигнала для целевого устройства^[13]. Для сетей 6G рассматривается архитектура Cell-Free Massive MIMO, которая полностью устраняет межсотовые границы с точки зрения пользователя. В этой архитектуре множество распределённых точек доступа когерентно обслуживают устройства, используя одни и те же частотно-временные ресурсы. Для реализации когерентной передачи применяются централизованные и локальные алгоритмы совместного предкодирования, что позволяет минимизировать межсотовые помехи и обеспечить равномерно высокое качество обслуживания^[14].

В современной архитектуре Open RAN (O-RAN) функции управления радиоресурсами (RRM) распределены между двумя типами интеллектуальных контроллеров:

• Near-RT RIC (работает в масштабе времени от 10 мс до 1 с) отвечает за управление в реальном времени. В его задачи входит детальное управление радиоресурсами на уровне отдельного абонента, динамическая балансировка нагрузки, оптимизация хэндоверов, управление ресурсными блоками и обеспечение качества обслуживания (QoS)^[15][16][17].
• Non-RT RIC (работает в циклах более 1 с) осуществляет долгосрочное управление радиоресурсами и высокоуровневую оптимизацию. Он отвечает за установку декларативных политик для RRM, а также за обучение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML) с их последующей передачей в Near-RT RIC для исполнения^[15][16][18].

Концепция экологичного управления радиоресурсами (Green RRM) направлена на достижение баланса между высокой энергоэффективностью сети и строгими требованиями к качеству обслуживания (QoS). Снижение энергопотребления реализуется как комплексная задача, не допускающая прерывания сервисов или ухудшения таких параметров, как задержка и потеря пакетов. Основные подходы к оптимизации энергопотребления включают:

• Динамическая адаптация к трафику: управление ресурсами и режимами работы оборудования зависит от реальной нагрузки. Сетевые узлы могут гибко переключаться между различными режимами энергосбережения при снижении активности пользователей^[19].
• Многодоменная оптимизация емкости: адаптация ресурсов к изменениям спроса во временной, частотной, пространственной и мощностной областях. Это включает отключение оборудования в периоды спада нагрузки, использование части антенн при низком трафике и динамическую регулировку мощности передачи^[19].
• Использование самоорганизующихся сетей (SON) и искусственного интеллекта: применение алгоритмов ИИ для управления параметрами базовых станций. Ячейки сети автоматически настраивают свой статус в зависимости от текущих условий, что позволяет снизить затраты энергии без ущерба для качества связи^[19].