Інтелектуальна оптимізація інфокомунікаційних мереж множинного доступу

Abstract

The methods of multiple access with multiplexing of resources are studied and the advantages and disadvantages of orthogonal multiple access (OMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) are considered. A comparative analysis of data transmission schemes in the radio network was also performed, taking into account resource planning, in particular: transmission with service information and transmission without service information. The structure of the NOMA uplink receiver based on OFDM signals is proposed. The peculiarities of providing supermassive connection within limited radio resources on the basis of grantless access using NOMA have been studied. At the same time, methods of solving the problems inherent in the current application of GF-transmission and NOMA in the implementation of supermassive connection to the access network based on 6G technology were considered. Prospects for the introduction of an artificial intelligence transmitter based on a multiple access transmission scheme with low cost, low PAPR, low delay, high reliability and wide connectivity are determined. And features of artificial intelligence receiver design using artificial intelligence / machine learning techniques that can play a role in facilitating MUD design for NOMA are also considered.

Досліджено методи множинного доступу із мультиплексуванням ресурсів та розглянуто переваги і недоліки ортогонального множинного доступу (OMA) і неортогонального множинного доступу (NOMA). Також виконано порівняльний аналіз схем передачі даних в радіомережі із врахуванням планування ресурсів, зокрема: передачі зі службовою інформацією та передачі без службової інформації. Запропоновано структуру приймача висхідного каналу NOMA на основі сигналів OFDM. Досліджено особливості забезпечення надмасивного підключення в межах обмежених радіоресурсів на основі безгрантового доступу за допомогою NOMA. При цьому, було розглянуто способи вирішення проблем, що властиві поточним застосуванням GF-передачі та NOMA при реалізації надмасивного підключення до мережі доступу на основі технології 6G. Визначено перспективи впровадження передавача із штучним інтелектом на основі схеми передачі множинного доступу з низькою вартістю, низьким PAPR, малою затримкою, високою надійністю та широкими можливостями підключення. А також розглянуто особливості проектування приймача зі штучним інтелектом при застосуванні методів штучного інтелекту / машинного навчання, які можуть відіграти роль у полегшенні проектування MUD для NOMA.