更快更穩!寧波諾丁漢大學學者將5G環境下收發信息平均延遲時間縮短27%
beplay2網頁登錄浙江站訊(記者 胡語彤 通訊員 曹非凡 蘇鈞天)近日,寧波諾丁漢大學的移動通信專家Chiew-Foong Kwong(關秋峰)博士開發了一種智能切換決策方案,用於縮短5G網絡中的延遲時間。這項研究得到了寧波市自然科學基金的支持,現已正式結題。
切換是指移動設備在移動過程中切換與基站的連接以實現不間斷數據傳輸的過程。根據驗證測試結果,關博士的算法被證明能夠將切換失敗率降低75%,並將不必要的切換數量減少90%以上。更為顯著的是,收發信息的平均延遲時間最終減少了27%。目前,他的這項研究成果已經刊發在多家核心期刊上。
據關秋峰博士介紹,5G網絡的目標包括為各種不同的應用場景提供超高的連接數密度,極高的數據傳輸率,卓越的用戶體驗和毫秒級的端到端時延。其中,最難突破和解決的技術難題就是毫秒級時延,而減少時延的關鍵在於提高切換的速度及準確性。目前全球範圍內的專家學者們都在研發不同的切換算法,使得發送和接收信息之間的平均延遲時間最小化。
“想象一下,汽車以60km/h的平均速度在城市中運行。在這樣快速變化的5G車聯網的應用場景中,如果切換發生得過早,車輛可能更接近原來的基站,且尚未進入下一基站的最佳覆蓋範圍,導致在兩個基站間頻繁切換使得信號不穩定;而如果執行過晚,那麼車輛很可能因距離上一個基站過遠,完全失去信號。解決這個問題的方法之一是根據需求,推測出即將到來的切換時間和目標,從而在正確的時間執行切換。”
為此,關博士和他的團隊成員們提出了一種基於機器學習技術,擁有自適應和預測功能的切換管理算法。這種算法可以產生一係列自動決策,包括是否觸發切換機製,切換到哪個基站以及選擇正確的切換時機。它還可以準確預測用戶的移動軌跡,從而進一步縮短延遲。
關博士告訴記者,像物聯網、車聯網、外科手術等應用場景,對切換的必要性和切換的時間都提出了極高的要求。高品質的切換非常關鍵。而他們的算法被證明較現有技術減少不必要的切換達90%以上,同時,收發信息的平均延遲時間減少了27%,但數據處理通過量卻增加了9.7%。
目前團隊正著眼於將這項研究提升到更高的水平,包括為這種算法申請專利和開發更為節能的切換機製。關秋峰博士還希望與其他研究人員和行業密切合作,將研究成果從實驗室應用到各個領域,特別是5G環境下需要極高可靠性應用場景,如自動駕駛技術。
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