Демонстрация по статье «SDR-based Testbed for Realtime CQI Prediction for URLLC» представлена на IEEE INFOCOM 2021

Демонстрационный стенд по статье «SDR-based Testbed for Realtime CQI Prediction for URLLC» Евгения Хорова, Алексея Куреева и Кирилла Глинского был представлен на IEEE INFOCOM 2021, ведущей международной конференции по сетевым технологиям. В роли докладчика выступал Кирилл Глинский, студент 5 курса ФРТК МФТИ и сотрудник WNL.

Одним из ключевых направлений развития сетей 5G является сверхнадежная связь с низкой задержкой (URLLC). URLLC предлагается использовать в сценариях, таких как телемедицина, беспилотный транспорт и другие перспективные приложения, чувствительные к качеству обслуживания трафика. Одним из ключевых механизмов сотовых сетей является механизм выбора сигнально-кодовой конструкции (СКК), который подбирает схему модуляции и скорость кода под качество беспроводного канала. Проблема выбора СКК особенно актуальна для быстро меняющихся каналов, характерных для сценариев мобильности, например при движении в машине.

Для удовлетворения столь жестких требований, таких как задержка на передачу данных до 10 мс и надежность передачи более 99.999%, необходимо разработать новые методы выбора СКК. Одним из перспективных подходов для решения этой задачи является использование методов машинного обучения, в частности нейронных сетей. Однако, нерешенным оставался вопрос возможности применения нейронных сетей в системах со столь высокими требованиями к скорости работы. А также необходимо было собрать данные для обучения нейронных сетей. В представленной статье ученые из Wireless Networks Lab демонстрируют стенд, решающий данные проблемы.

Экспериментальная установка создана на базе программно-конфигурируемого радио LIMESDR и использует модифицированный фреймворк srsLTE. Благодаря высокой реконфигурируемости разработанного устройства, стенд позволяет как собирать данные о качестве канала от развернутых операторами базовых станций, так и предсказывать качество канала используя алгоритм на основе сверточно-рекуррентной нейронной сети, обученной на ранее собранных данных. Благодаря использованию высокопроизводительного процессора в программно-конфигурируемом радио в сочетании с распараллеливанием вычислений для нейронной сети стенд может работать в режиме реального времени.

Для продолжения исследований алгоритмов предсказания канала авторы выложили собранный с помощью разработанного прототипа датасет в открытый доступ. Датасет состоит из полученных в различных сценариях мобильности значений качества канала с гранулярностью 1 мс, а также IQ отсчетов до предобработки.

Международная конференция IEEE по компьютерным коммуникациям (IEEE INFOCOM) является ведущей конференцией по сетевым технологиям. Это главное место, где исследователи могут представить свои работы и обменяться новаторскими идеями в области создания сетей, а также в других смежных областях. IEEE INFOCOM 2021 включает в себя основную техническую программу, ряд семинаров, панельные дискуссии, студенческую постерную сессию, а также демонстрационные и постерные сессии. В связи с пандемией COVID-19 конференция IEEE INFOCOM 2021, включая демонстрационную сессию, проходит в режиме онлайн.