5G NTN: Низкоорбитальные спутниковые сети 5G
В последние годы активно развивается направление неназемных сетей связи 5G NTN (Non-Terrestrial Networks), в которых низкоорбитальные спутники используются как базовые станции для обеспечения широкополосного доступа к сети Интернет. Такие системы позволяют расширить покрытие мобильной связи на труднодоступные территории и обеспечить поддержку различных типов трафика, включая широкополосные сервисы и приложения реального времени. Однако по сравнению с наземными сетями 5G спутниковые системы сталкиваются с рядом специфических ограничений: большими задержками распространения сигнала, высокой подвижностью спутников и ограниченными вычислительными ресурсами на борту. В связи с этим возникает задача разработки новых алгоритмов управления передачей данных и радиоресурсами, которые учитывают особенности 5G NTN и обеспечивают требуемое качество обслуживания пользователей.
Коллективом Лаборатории беспроводных сетей ведутся исследования по данной теме в рамках гранта РНФ. В частности, в рамках проекта была создана платформа имитационного моделирования сетей 5G NTN в среде ns-3 и выполнены исследования различных алгоритмов управления передачей данных. Проведенные исследования эффективности алгоритмов выбора параметров передачи и планирования радиоресурсов для трафика реального времени показали, что применение планировщика, учитывающего задержки доставки пакетов, способно увеличить емкость сети до 40%. Одновременно были выявлены специфические для спутниковых систем эффекты, прежде всего устаревание измерений канала и зависимость оптимальных параметров передачи от задержек распространения сигнала.
Также была предложена модель вычислительного устройства спутниковой базовой станции, позволяющая оценивать время выполнения алгоритмов на борту спутника и подбирать конфигурацию вычислительной платформы. Сравнение с измерениями на реальном оборудовании показало, что относительная ошибка оценки времени выполнения не превышает 1%, что делает модель пригодной для анализа требований к вычислительным ресурсам. В частности, было показано, что для выполнения алгоритма планирования радиоресурсов для 1000 пользователей требуется использование десятков вычислительных ядер.
Кроме того, была разработана модель спутника с многолучевой антенной и исследовано влияние межлучевой интерференции на пропускную способность системы. Показано, что при передаче в соседних лучах возникает существенная интерференция, требующая частотного разделения пользователей, тогда как для удаленных лучей возможно эффективное совместное использование доступного частотного канала.
Исследование влияния предсказания состояния канала на емкость сети 5G NTN показало, что использование идеального предсказания позволяет увеличить емкость сети до 40% при строгих требованиях к задержке и надежности доставки. Это определяет верхнюю границу потенциального выигрыша, который может быть достигнут при разработке практически реализуемых алгоритмов предсказания канала.
Также был предложен алгоритм выбора момента подключения спутниковой базовой станции при множественном подключении для обслуживания TCP-трафика. Результаты моделирования показали рост скорости передачи данных на 20–70% по сравнению с существующими подходами, при этом полученное решение отличается от верхней границы не более чем на 10%.
В совокупности полученные результаты формируют научный задел для разработки вычислительно эффективных алгоритмов управления передачей данных, предсказания канала и планирования радиоресурсов в сетях 5G NTN с возможностью их дальнейшего применения в реальных системах.