Алгоритмы распределения радиоресурсов в сетях Wi-Fi с разделением по частоте и мощности для повышения качества обслуживания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Тутельян Сергей Алексеевич

• Тутельян Сергей Алексеевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Тутельян Сергей Алексеевич

Введение

Глава 1. Методы множественного доступа в сетях Wi-Fi

1.1. Проблема ограниченности частотных ресурсов

1.2. Обзор методов множественного доступа в беспроводных сетях

1.3. Использование NOMA и OFDMA в сетях Wi-Fi

1.4. Модель системы

1.5. Постановка задач по распределению радиоресурсов

1.6. Математическая постановка задачи распределения радиоресурсов

Глава 2. Ортогональный множественный доступ с разделением по частоте

2.1. Описание сценария

2.2. Алгоритм распределения ресурсных блоков и выбора СКК

2.3. Алгоритм адаптации информации о состоянии канала

2.4. Численные результаты

2.5. Выводы ко второй главе

Глава 3. Неортогональный множественный доступ

3.1. Описание сценария

3.2. Алгоритм распределения радиоресурсов

3.3. Численные результаты

3.4. Анализ эффективности использования NOMA в сетях с трафиком Интернета вещей

3.5. Выводы к третьей главе

Глава 4. Совместное использование неортогонального и

ортогонального множественного доступа

4.1. Описание сценария

4.2. Алгоритмы планирования

4.3. Численные результаты

4.4. Выводы к четвертой главе

Заключение

Список литературы

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы распределения радиоресурсов в сетях Wi-Fi с разделением по частоте и мощности для повышения качества обслуживания»

Актуальность работы.

Сети семейства стандартов IEEE 802.11 (Wi-Fi) прочно вошли в жизнь большинства людей. Существует большое количество сценариев их использования, где требуется стабильно высокая скорость передачи данных: домашние сети, публичные сети с потенциально большим количеством пользователей, беспроводной Интернет вещей, и другие. При этом объемы передаваемых данных и количество устройств в сетях Wi-Fi постоянно растут, что может увеличить задержки передач или приводить к отказам в обслуживании части пользователей.

Общая пропускная способность беспроводного канала зависит от ширины полосы, используемой для передачи. Существующие возможности для расширения полосы ограничены, в связи с чем удовлетворить постоянно растущие требования всех пользователей затруднительно. Одним из основных способов повышения качества обслуживания пользователей в сетях Wi-Fi является улучшение методов множественного доступа. Методы множественного доступа можно разделить на два класса: методы ортогонального доступа и методы неортогонального доступа.

Методы ортогонального доступа нашли широкое применение в современных беспроводных сетях: одним из них является метод множественного доступа с ортогональным частотным разделением каналов (англ.: Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA). Впервые в сетях Wi-Fi данный метод вводится стандартом IEEE 802.11ax (Wi-Fi 6). OFDMA позволяет использовать различные участки частотной полосы для передачи данных разным пользователям. С помощью данного метода можно увеличить эффективность использования доступного канала с точки зрения пропускной способности при наличии частотно-селективных

замираний (англ.: fading) или интерференции от соседних сетей. При сужении полосы также увеличивается спектральная плотность мощности, что позволяет передавать данные на большие расстояния и с большей скоростью. Указанные свойства OFDMA делают данный метод перспективным для повышения качества обслуживания (англ.: Quality of Service, QoS) даже в высоконагруженных сетях.

С помощью методов неортогонального множественного доступа (англ.: Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA) можно передавать несколько сигналов одновременно в одном и том же частотно-временном ресурсе. Существуют различные подходы к неортогональному разделению сигналов. Например, разделение может происходить за счет различий в уровнях мощности каждого из сигналов (англ.: Power Domain NOMA, PD-NOMA)1. Хотя этот метод пока еще не поддерживается стандартами Wi-Fi, NOMA является перспективным направлением развития беспроводных сетей. NOMA позволяет повышать их производительность, что показывают исследования с использованием прототипов устройств Wi-Fi, поддерживающих NOMA. NOMA также повышает спектральную эффективность и количество возможных подключений в сети, в результате чего, например, можно выполнять передачи с меньшей шириной канала, что в условиях плотных сетей ведет к увеличению пропускной способности всей системы целиком.

Степень разработанности темы исследования. Методы множественного доступа в беспроводных сетях, в том числе NOMA и OFDMA, широко исследовались в литературе. Изучались и различные способы управления радиоресурсами при использовании данных методов. Стоит отметить работы В.М. Вишневского, А.В. Дворковича, В.В. Зяблова, А.А. Куреева, А.И. Ляхова, К.Е. Самуйлова, С.Н. Степанова, Е.М. Хорова,

1 Именно PD-NOMA рассматривается в диссертации; далее для краткости просто NOMA.

S. Avallone, B. Bellalta, Z. Ding, Y. Kwon, M. Liu, Y. Saito, K. Seong, K. Wang, C. Xu, E. Yaacoub.

При этом большая часть исследований посвящена алгоритмам планирования в сотовых сетях, в то время как сети Wi-Fi долгое время имели весьма ограниченный набор инструментов управления передачами. Только в стандарте IEEE 802.11ax, который определяет шестое поколение сетей Wi-Fi, вводится возможность применения OFDMA в нисходящем и в восходящем каналах. При этом сети Wi-Fi имеют свои особенности, которые не позволяют использовать результаты исследований сотовых сетей напрямую. Кроме того, использование NOMA не предусматривается стандартами Wi-Fi вообще и рассматривается только в научной литературе.

Также стоит отметить, что многие исследования делают допущения, которые могут оказывать сильное влияние на результаты работы алгоритмов. Например, алгоритмы, построенные в предположении, что канальные условия одинаковы во всей полосе, могут приводить к значительному снижению пропускной способности в частотно-селективных каналах.

В связи с этим в данной работе исследуются алгоритмы управления радиоресурсами при применении NOMA и OFDMA с учетом особенностей функционирования сетей Wi-Fi. При этом в качестве критериев эффективности рассматривается как пропускная способность, так и задержка передачи данных, являющаяся одним из основных показателей качества обслуживания. Кроме того, принимаются во внимание такие особенности, как частотная селективность каналов и необходимость выравнивания мощности при приеме сигналов, вызываемая несовершенством приемо-передающих устройств.

Объектом исследования являются беспроводные локальные сети Wi-Fi, а предметом исследования — алгоритмы распределения

радиоресурсов в таких сетях.

Целью диссертации является повышение пропускной способности и уменьшение задержек передачи данных сетей Wi-Fi, поддерживающих OFDMA и NOMA. Для достижения поставленной цели в работе ставятся и решаются следующие задачи:

1. Разработка и исследование алгоритма планирования радиоресурсов в сетях Wi-Fi, использующих OFDMA, с учетом частотной селективности и необходимости выравнивания мощности на получателе.

2. Разработка и исследование алгоритма планирования радиоресурсов в сетях Wi-Fi с неортогональным доступом.

3. Разработка и исследование алгоритма планирования радиоресурсов в сетях Wi-Fi при совместном использовании OFDMA и NOMA с учетом частотной селективности.

Методы исследования. В работе используются методы теории телекоммуникационных сетей, теории оптимизации, теории вероятностей, теории случайных процессов, имитационного моделирования.

Научная новизна. В данной работе впервые:

1. Разработан и исследован алгоритм планирования радиоресурсов в восходящем канале в сетях Wi-Fi, использующих OFDMA, который одновременно учитывает частотную селективность канала и необходимость выравнивания мощности.

2. Разработан и исследован алгоритм планирования радиоресурсов в нисходящем канале в сетях Wi-Fi, учитывающий особенности неортогонального доступа.

3. Разработаны и исследованы алгоритмы управления радиоресурсами при совместном использовании технологий OFDMA и NOMA в сетях Wi-Fi.

Практическая значимость работы. Разработанные в данной

работе алгоритмы позволяют увеличить производительность сетей Wi-Fi, а именно повысить пропускную способность и снизить задержку передачи данных. Алгоритмы имеют низкую вычислительную сложность, что позволяет использовать их на практике в современных точках доступа Wi-Fi.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанный алгоритм распределения радиоресурсов в восходящем канале, учитывающий частотную селективность канала и необходимость выравнивания мощности, повышает пропускную способность сетей Wi-Fi, использующих OFDMA, до 30% и до двух раз снижает задержки по сравнению с известными алгоритмами.

2. Использование NOMA c разработанным алгоритмом распределения радиоресурсов в сетях Wi-Fi позволяет повысить пропускную способность системы до 40% по сравнению с использованием однопользовательских передач.

3. Разработанные алгоритмы распределения радиоресурсов в сетях Wi-Fi, поддерживающих OFDMA и NOMA, повышают пропускную способность до 50%, а также до двух раз снижают задержки по сравнению с использованием однопользовательских передач. Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность

полученных результатов подкреплена согласованностью выводов аналитического исследования и численного моделирования. Основные результаты работы докладывались на следующих

научно-исследовательских школах, конференциях и семинарах:

1. Конференция IEEE International Scientific and Technical Conference Modern Computer Network Technologies (MoNeTeC), 25-26 октября 2018, Москва;

2. Конференции Информационные технологии и системы, 2018, 2019, 2022, 2023 гг., Россия;

3. Конференция IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN), 6-8 ноября 2023, Мюнхен;

4. Конференция IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom), 24-27 июня 2024, Кишинев.

Публикации. По теме диссертации было опубликовано 10 работ. Работы [1-6] опубликованы в изданиях, индексируемых базами данных Scopus и Web of Science. Работы [1, 3, 4] опубликованы в изданиях, включенных в «Белый список» (категории К1 и К2). Работы [7-10] опубликованы в сборниках трудов конференций, индексируемых РИНЦ.

В работах [1-4, 7-9] вклад соавторов заключался в постановке задач, частичном анализе литературы и частичном анализе численных результатов. Алгоритмы и модели, являющиеся результатами диссертации, разработаны автором лично. В работах [5,6,10] вклад диссертанта заключался в частичном анализе литературы и частичном анализе численных результатов

Структура и объем работы. Данная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографии. Общий объем работы составляет 108 страниц с 17 рисунками и 2 таблицами. Список литературы включает 98 наименований.

Глава 1

Методы множественного доступа в сетях Wi-Fi

1.1. Проблема ограниченности частотных ресурсов

На сегодняшний день беспроводные сети Wi-Fi получили широкое распространение. Требования к данным сетям постоянно повышаются: растет число одновременных пользователей в сети, повышается объем трафика разных типов [11], причем для многих приложений важным показателем качества обслуживания является быстрый отклик на действия пользователя, как, например, при просмотре веб-страниц или при работе с удаленными устройствами. Одним из простых способов удовлетворить растущие требования пользователей является увеличение ширины частотного канала.

Согласно стандарту IEEE 802.11ax [12], максимальная ширина канала равна 160 МГц в диапазоне 5 ГГц, в то время как стандарт 802.11be, который является развитием стандарта 802.11ax, позволяет выполнять передачи в каналах шириной 320 МГц. Кроме того, согласно стандартам Wi-Fi, описывающим работу в диапазоне 60 ГГц, доступная ширина полосы достигает приблизительно 2 ГГц для стандарта 802.11ad и 8 ГГц для стандарта 802.11ay [13].

Однако расширение используемой полосы имеет свои ограничения. Широкие каналы доступны в основном для высокочастотных диапазонов. Однако с увеличением центральной частоты ухудшаются свойства распространения сигналов. Например, в диапазоне 60 ГГц важную роль начинают играть эффекты, связанные с прохождением сигнала через молекулы воздуха, водяной пар и частицы пыли, что существенно

ограничивает работу в данном диапазоне. Низкие же частоты используются множеством разных технологий, в связи с чем возможности по расширению полосы для устройств Wi-Fi строго ограничены: в диапазоне 2,4 ГГц максимальная ширина канала равна только 40 МГц. Таким образом, возникает задача эффективного использования доступных частот.

Одним из широко применяемых способов решения такой задачи является улучшение методов множественного доступа к каналу и построение алгоритмов распределения радиоресурсов с целью повышения заданных критериев качества. Рассмотрим далее основные методы ортогонального и неортогонального доступа, используемые в беспроводных сетях.

1.2. Обзор методов множественного доступа в беспроводных сетях

1.2.1. Множественный доступ с разделением по времени

Первым методом является множественный доступ с разделением по времени [14] (англ.: Time Division Multiple Access, TDMA). Это метод ортогонального доступа, в котором время делится на временные слоты, которые распределяются между пользователями. С помощью TDMA можно организовать эффективное использование канальных ресурсов без простоев. При использовании TDMA необходима постоянная синхронизация участников сетевого взаимодействия, а также соглашения о том, в каких временных слотах пользователи будут передавать и принимать сигналы. В сетях Wi-Fi на основе концепции TDMA организованы методы случайного доступа к каналу.

1.2.2. Множественный доступ с разделением по частоте

Другим ортогональным методом является множественный доступ с разделением по частоте [15] (англ.: Frequency Division Multiple Access, FDMA). При использовании этого метода доступный канал делится на подканалы по частоте, и каждый подканал выделяется своему пользователю. Таким образом, возможна организация одновременной передачи разным пользователям на разных частотах. Данный метод является менее требовательным к сложности реализации, чем TDMA, однако может приводить к неэффективному использованию канала. Например, часть канала может быть выделена пользователю с низкой интенсивностью передач, в результате чего большую часть времени канальные ресурсы будут расходоваться впустую. Кроме того, здесь необходимы защитные интервалы по частоте, чтобы избежать наложения сигналов от разных пользователей.

OFDMA является вариацией этого метода, в котором различные участки частотной полосы используются для передачи данных разным пользователям. Данный метод применяется в сотовых сетях и, начиная со стандарта 802.11ax, в сетях Wi-Fi. Подробнее использование OFDMA в сетях Wi-Fi описывается в разделе 1.3.1.

1.2.3. Множественный доступ с кодовым разделением

Далее рассмотрим метод множественного доступа с кодовым разделением [16] (англ.: Code Division Multiple Access, CDMA). При использовании CDMA данные разным пользователям передаются на одних и тех же частотах. Разделение сигналов происходит с помощью заданных кодовых последовательностей: разные сигналы используют различные кодовые последовательности при передаче, что позволяет при приеме

использовать нужную последовательность и выделить требуемый сигнал. CDMA позволяет достигать сравнительно высоких пропускных способностей при ограниченных частотных ресурсах.

Данный метод является основным методом передачи в сотовых сетях третьего поколения. Однако несмотря на то, что CDMA может превосходить OFDMA в отдельных сценариях с небольшим числом пользователей или с малым объемом передаваемых данных, в большинстве сценариев OFDMA показывает лучшие результаты по пропускной способности и энергоэффективности [17-19]. Кроме того, CDMA не предполагается для использования современными стандартами Wi-Fi.

Таким образом, применение CDMA для осуществления передач в плотных высоконагруженных сетях Wi-Fi пока не является перспективным и не рассматривается в данной работе.

1.2.4. Множественный доступ с пространственным разделением

Следующим рассматриваемым методом является множественный доступ с пространственным разделением. В сотовых сетях и сетях Wi-Fi широко распространены методы пространственного разделения сигналов с использованием многоантенных передач (англ.: Multiple Input Multiple Output, MIMO). Первым стандартом Wi-Fi, описывающим использование MIMO, является стандарт 802.11n, в котором появилась возможность одновременной передачи до 4 пространственных потоков. Однако такие передачи допускались только между парой устройств, т. е. передачи являлись однопользовательскими (англ.: Single-User MIMO, SU-MIMO). При дальнейшем развитии сетей Wi-Fi в стандарте 802.11ac предложено использование методов MIMO для выполнения многопользовательских передач (англ.: Multi-User MIMO, MU-MIMO) в нисходящем канале, а затем

в стандарте 802.11ax — в восходящем канале. При этом максимальное суммарное количество пространственных потоков увеличилось до 8.

Методы MIMO позволяют получать большой прирост в скорости передачи данных за счет использования нескольких пространственных потоков между антеннами передатчика и приемника. Однако применение MIMO, и особенно MU-MIMO, сопряжено с рядом трудностей. Данный механизм имеет сравнительно высокую сложность аппаратной реализации, так как необходимы сложные алгоритмы цифровой обработки сигналов по оценке, разделению и синхронизации получаемых сигналов при использовании сразу нескольких радиомодулей [20, 21]. Кроме того, производительность MU-MIMO сильно зависит от точности и актуальности информации о канале между всеми антеннами пользователей и антеннами точки доступа [5,22]. При этом даже небольшая неточность информации о канале может значительно снизить пропускную способность. Также сама передача такой информации может занимать большое количество канальных ресурсов, что сильно влияет на итоговую производительность сети [6,23].

Экспериментальные исследования подтверждают указанные выше особенности. Например, в работе [24] проводится тестирование устройств стандарта 802.11ac на предмет эффективности использования MU-MIMO. Результаты показали, что рассмотренные реализации MU-MIMO в существующих устройствах не позволяют добиться увеличения пропускной способности по сравнению с использованием однопользовательских передач во многих сценариях.

Еще одной особенностью MIMO, ограничивающей применение данного метода, является необходимость наличия нескольких антенн на устройствах. В то же время для использования, например, OFDMA достаточно одноантенных устройств. При этом для передачи достаточно узнать

значения затухания в канале пользователей, что требует меньше времени на передачу служебной информации, чем при использовании MIMO. Учитывая указанные сложности, в данной работе MU-MIMO не рассматривается в качестве способа многопользовательской передачи.

1.2.5. Неортогональный множественный доступ

Еще одним методом доступа является неортогональный множественный доступ. Существуют различные методы множественного доступа, использующие неортогональное разделение сигналов [25, 2б], такие как методы с кодовым разделением (англ.: Code-Domain NOMA, CD-NOMA), которые заключаются в использовании CDMA с неортогональными кодовыми последовательностями, или методы, допускающие неортогональное пространственное разделение (англ.: Spatial Division Multiple Access, SDMA). Однако методом, получившим наибольшее распространение является PD-NOMA, в котором одновременные передачи в одном частотном канале разделяются по мощности сигналов [27]. В диссертации рассматривается только этот метод, поэтому далее он обозначается NOMA без дополнительного указания на способ разделения. При использовании этого метода сигналам назначаются различные уровни мощности, благодаря чему получатели способны декодировать принятые одновременно сигналы последовательно. При приеме общего сигнала получатель декодирует самый сильный сигнал, затем вычитает его из общего сигнала, производя операцию последовательного подавления помех (англ.: Successive Interference Cancellation, SIC), после чего повторяет данную операцию, пока не декодирует собственный сигнал.

NOMA позволяет повысить общую пропускную способность сети при наличии в сети пользователей с заметной разницей в канальных

условиях [28], в связи с чем NOMA хорошо подходит для использования в сетях с большим количеством пользователей. Кроме того, использование NOMA дает преимущество в случаях, если часть устройств не поддерживает модуляции высоких порядков, так как без NOMA увеличение мощности передачи таким устройствам не увеличивает скорость передачи данных.

Стандарты сетей Wi-Fi и стандарт 802.11ax, в частности, не предполагают использования NOMA. Однако исследования показывают, что при использовании в сетях Wi-Fi NOMA потенциально позволяет значительно повысить эффективность работы сети [29-31]. В разделе 1.3.4 описываются возможности применения NOMA в Wi-Fi.

1.3. Использование NOMA и OFDMA в сетях Wi-Fi

1.3.1. Ортогональный множественный доступ с разделением по частоте

Начиная со стандарта 802.11a, вышедшего в 1999 году, в сетях Wi-Fi предусмотрено использование технологии мультиплексирования с ортогональным частотным разделением (англ.: Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM), которая представляет собой способ модуляции сигнала посредством использования ортогональных поднесущих. Метод доступа OFDMA основан на OFDM и заключается в возможности разделения указанных поднесущих между разными пользователями. Пользователям выделяются определенные непересекающиеся наборы поднесущих, в результате чего становится возможна организация одновременной передачи несколькими устройствами или от нескольких устройств.

OFDMA позволяет учитывать неоднородность каналов пользователей по частоте. Например, передачи для каждой пользовательской станции могут вестись только в таких участках полосы, в которых станции имеют наилучшее качество канала. Кроме этого, для передач в восходящем канале при сужении полосы повышается плотность мощности на данном участке, что приводит к увеличению общего количества принятой полезной мощности.

В Wi-Fi метод OFDMA вводится стандартом 802.11ax, причем как в нисходящем канале, так и в восходящем. Согласно данному стандарту, весь доступный канал делится по частоте на ресурсные блоки ш различной ширины. Выделяют ресурсные блоки с 26, 52, 106, 242, 484 и 996 поднесущими. При этом конкретный набор ресурсных блоков имеет иерархическую структуру и зависит от общей ширины канала. Например, каналу шириной 40 МГц соответствует ресурсный блок из 484 поднесущих, который можно разделить на два ресурсных блока по 242 поднесущие, каждый из которых в свою очередь можно делить на ресурсные блоки меньшего размера. Два различных ресурсных блока ^ и Wj либо не пересекаются совсем П Uj = 0), либо один полностью содержится в другом (¡¿i U Uj = Шг, если шире Uj, и Uj U = Uj иначе). Структура ресурсных блоков для канала 40 МГц показана на рисунке 1.1. Стоит отметить, что при переходе к ресурсному блоку более крупного размера к поднесущим, на которых передаются данные, могут добавиться поднесущие, располагающиеся между более мелкими ресурсными блоками для разграничения, в связи с чем скорость передачи данных в больших ресурсных блоках может быть несколько выше, чем суммарная скорость в иерархически его составляющих ресурсных блоках.

При использовании OFDMA в восходящем канале существует следующая особенность. Несмотря на то, что станции передают на разных частотах, сигналы от разных станций могут влиять друг на друга из-за

26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26

52 ■ ■ - 52 52 ■ ■ 52 52

106 1 106 106 1 106

242 242

484

20 МГц 20 МГц

40 МГц

Рисунок 1.1 — Иерархическая структура ресурсных блоков в канале 40 МГц с указанием числа поднесущих

несовершенства приемных устройств, в результате чего при сильной разнице в мощности более слабые сигналы могут быть приняты с ошибкой [32]. Поэтому при использовании OFDMA станциям следует использовать такую мощность при передаче, чтобы принимаемая от разных станций мощность на точке доступа была приблизительно одинаковой.

1.3.2. Управление передачами в 802.11ах

В соответствии со стандартом 802.11^ управление передачами в нисходящем и восходящем каналах лежит на точке доступа. Она определяет множество пользователей для передачи, выделяет им ресурсные блоки и назначает сигнально-кодовые конструкции (СКК).

В нисходящем канале указанная информация передается точкой доступа в самом кадре с данными, а именно в заголовке физического уровня. Пользователи, декодировав заголовок, настраивают свои принимающие устройства на прием в указанных частотах. Также стандарт требует синхронизации по времени: отдельные передачи внутри одной

многопользовательской передачи должны начинаться и заканчиваться одновременно. Для этого точка доступа дополняет отдельные кадры станциям неинформационными битами, чтобы обеспечить одинаковую длительность передачи.

При передачах в восходящем канале необходимы дополнительные механизмы для обеспечивания синхронизации между станциями, а также для оповещения их о выбранных параметрах передачи. Для этого стандарт 802.11ax использует механизм триггер-кадров (англ.: Trigger Frame, TF), который описывается далее в разделе 1.3.3.

1.3.3. Триггер-кадры для передач в восходящем канале

Точка доступа выбирает станции и распределяет между ними доступные канальные ресурсы, после чего отправляет данную информацию в специальных служебных кадрах, называемых триггер-кадрами. После получения такого кадра станции передают согласно указанным назначениям. Этот метод позволяет значительно снизить интерференцию между станциями: им не нужно бороться за доступ к каналу между собой. При этом функция выделения канальных ресурсов ложится на точку доступа.

Для каждой станции, участвующей в передаче, указывается ресурсный блок, СКК и требуемый уровень мощности при приеме на самой точке доступа. Получив информацию о требуемой принимаемой мощности, станция оценивает затухание в канале по полученному триггер-кадру и вычисляет необходимую мощность передачи.

Также эти кадры служат для синхронизации по времени между станциями, чтобы передачи в восходящем канале начинались одновременно. Кроме того, в триггер-кадре передается еще и длительность передачи,

чтобы окончание передачи всеми станциями также было одновременным. Если какая-то станция не может наполнить всю указанную длительность полезными данными, то станция дополняет свою передачу неинформационными битами.

Чтобы выделить ресурсы, точка доступа должна знать, какие станции имеют данные для передачи. Станции сообщают точке доступа, что у них есть данные, используя специальные кадры, содержащие информацию о состоянии буфера (англ.: Buffer Status Report, BSR). После получения кадра BSR точка доступа добавляет эту станцию к множеству станций, которым требуется передать данные.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тутельян Сергей Алексеевич, 2025 год

Список литературы

1. Tutelian Sergei, Bankov Dmitry, Shmelkin Dmitri, Khorov Evgeny. IEEE 802.11 ax OFDMA Resource Allocation with Frequency-Selective Fading // Sensors. 2021. Vol. 21, no. 18. P. 6099.

2. Khorov Evgeny, Kureev Aleksey, Levitsky Ilya, Tutelian Sergei. Scheduling for downlink non-orthogonal multiple access in Wi-Fi networks // 2018 International Scientific and Technical Conference Modern Computer Network Technologies (MoNeTeC) / IEEE. 2018. Pp. 1-6.

3. Тутельян СА, Хоров ЕМ. Использование неортогонального множественного доступа для обслуживания веб-трафика и трафика Интернета вещей в сетях Wi-Fi // Информационные процессы. 2019. Т. 19, № 4. С. 375-387. (Перевод: Tutelian S. A., Khorov E. M. Nonorthogonal Multiple Access for Servicing the Internet of Things and Web Traffic in Wi-Fi Networks //Journal of Communications Technology and Electronics. - 2020. - Т. 65. - №. 6. - С. 741-749.).

4. Тутельян CA, Хоров ЕМ. Совместное использование методов OFDMA и NOMA в восходящем канале в сетях Wi-Fi // Информационные процессы. 2022. Т. 22, № 4. С. 347-361. (Перевод: Tutelian S. A., Khorov E. M. Joint usage of OFDMA and NOMA for uplink transmissions in Wi-Fi networks //Journal of Communications Technology and Electronics. - 2022. - Т. 67. - №. Suppl 2. - С. S222-S232.).

5. Endovitskiy Egor, Tutelian Sergei, Chemrov Kirill et al. Impact of Explicit Channel Sounding Period on the Wi-Fi MU-MIMO Performance // 2024 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom) / IEEE. 2024. Pp. 78-83.

6. Golubev Yegor, Tutelian Sergei, Loginov Vyacheslav, Khorov Evgeny. Reducing Duration of the MU-MIMO CSI Acquisition Procedure in Wi-Fi

Networks With OFDMA // 2023 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN) / IEEE. 2023. Pp. 395-400.

7. Банков ДВ, Тутельян СА, Хоров ЕМ. Планирование ресурсов в сетях IEEE 802.11 ax для случая частотно-селективного канала // ИТиС 2018. 2018. Pp. 241-255.

8. Тутельян СА, Хоров ЕМ. Планирование ресурсов в сетях Wi-Fi с использованием неортогонального множественного доступа // Информационные технологии и системы 2019 (ИТиС 2019). 2019. Pp. 25-33.

9. Тутельян СА, Хоров ЕМ. Распределение радиоресурсов при использовании методов NOMA и OFDMA в нисходящем канале в сетях Wi-Fi // Информационные технологии и системы 2022 (ИТиС 2022). 2022.

10. Голубев ЕА, Тутельян СА. Уменьшение длительности процедуры сбора канальной информации в сетях 802.11ax с использованием OFDMA // ИТиС 2023. 2023. Pp. 507-517.

11. Cisco Annual Internet Report (2018-2023) White Paper. 2020. URL: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/ collateral/executive-perspectives/annual-internet-report/ white-paper-c11-741490.html (дата обращения: 7 June 2022).

12. IEEE P802.11ax™ Standard for Information Technology-Telecommunications and information exchange between systems— Local and metropolitan area networks— Specific requirements Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Amendment 1: Enhancements for High-Efficiency WLAN, 2021. — February.

13. Ghasempour Yasaman, Da Silva Claudio RCM, Cordeiro Carlos, Knightly Edward W. IEEE 802.11 ay: Next-generation 60 GHz communication for 100 Gb/s Wi-Fi // IEEE Communications Magazine.

2017. Vol. 55, no. 12. Pp. 186-192.

14. Falconer David D, Adachi Fumiyuki, Gudmundson Bjorn. Time division multiple access methods for wireless personal communications // IEEE Communications Magazine. 1995. Vol. 33, no. 1. Pp. 50-57.

15. Ciochina Cristina, Sari Hikmet. A review of OFDMA and single-carrier FDMA // 2010 European Wireless Conference (EW) / IEEE. 2010. Pp. 706-710.

16. Lee William CY. Overview of cellular CDMA // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 1991. Vol. 40, no. 2. Pp. 291-302.

17. Plass Simon, Kaiser Stefan. MC-CDMA versus OFDMA in cellular environments // 2005 13th European Signal Processing Conference / IEEE. 2005. Pp. 1-4.

18. Lo Ernest S, Chan Peter WC, Lau Vincent KN et al. Adaptive resource allocation and capacity comparison of downlink multiuser MIMO-MC-CDMA and MIMO-OFDMA // IEEE transactions on wireless communications. 2007. Vol. 6, no. 3. Pp. 1083-1093.

19. Chan Peter WC, Lo Ernest S, Lau Vincent KN et al. Performance comparison of downlink multiuser MIMO-OFDMA and MIMO-MC-CDMA with transmit side information-multi-cell analysis // IEEE transactions on wireless communications. 2007. Vol. 6, no. 6. Pp. 2193-2203.

20. Ketonen Johanna, Juntti Markku, Cavallaro Joseph R. Performance—complexity comparison of receivers for a LTE MIMO-OFDM system // IEEE transactions on signal processing. 2010. Vol. 58, no. 6. Pp. 3360-3372.

21. Al-Hussaibi Walid A, Ali Falah H. Performance-complexity tradeoffs of MIMO-NOMA receivers towards green wireless networks // 2019 IEEE 30th annual international symposium on personal, indoor and mobile radio communications (PIMRC) / IEEE. 2019. Pp. 1-6.

22. Raeesi Orod, Gokceoglu Ahmet, Zou Yaning et al. Performance analysis of multi-user massive MIMO downlink under channel non-reciprocity and imperfect CSI // IEEE Transactions on Communications. 2018. Vol. 66, no. 6. Pp. 2456-2471.

23. Implicit sounding overhead. 2019. URL: https://mentor.ieee.org/802. 11/dcn/19/11-19-1268-00-00be-implicit-sounding-overhead-analysis. pptx (дата обращения: 4 September 2022).

24. Choi Hyunwoo, Gong Taesik, Kim Jaehun et al. Use MU-MIMO at your own risk—Why we don't get Gb/s Wi-Fi //Ad Hoc Networks. 2019. Vol. 83. Pp. 78-90.

25. Islam SM Riazul, Avazov Nurilla, Dobre Octavia A, Kwak Kyung-Sup. Power-domain non-orthogonal multiple access (NOMA) in 5G systems: Potentials and challenges // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2016. Vol. 19, no. 2. Pp. 721-742.

26. Liu Yuanwei, Zhang Shuowen, Mu Xidong et al. Evolution of NOMA toward next generation multiple access (NGMA) for 6G // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2022. Vol. 40, no. 4. Pp. 1037-1071.

27. Saito Yuya, Kishiyama Yoshihisa, Benjebbour Anass et al. Non-orthogonal multiple access (NOMA) for cellular future radio access // 2013 IEEE 77th vehicular technology conference (VTC Spring) / IEEE. 2013. Pp. 1-5.

28. Ding Zhiguo, Fan Pingzhi, Poor H Vincent. Impact of user pairing on 5G nonorthogonal multiple -access downlink transmissions // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2015. Vol. 65, no. 8. Pp. 6010-6023.

29. Khorov Evgeny, Kureev Aleksey, Levitsky Ilya. NOMA testbed on Wi-Fi // 2018 IEEE 29th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC) / IEEE. 2018. Pp. 1153-1154.

30. Khorov Evgeny, Kureev Aleksey, Levitsky Ilya, Akyildiz Ian F. Prototyping and experimental study of non-orthogonal multiple access in Wi-Fi

networks // IEEE Network. 2020. Vol. 34, no. 4. Pp. 210-217.

31. Montalban Jon, Iradier Eneko, Angueira Pablo et al. NOMA-based 802.11 n for industrial automation // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 168546-168557.

32. Power control for multi-user transmission in 802.11ax. 2016. URL: https://mentor.ieee.org/802.11/dcn/16/

11-16-0331-01-00ax-power-control-for-multi-user-transmission-in-802 pptx (дата обращения: 7 June 2022).

33. Zlobin Roman, Kureev Aleksey, Khorov Evgeny. Receiver Design and Frame Format for Uplink NOMA in Wi-Fi // IEEE INFOCOM 2022-IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS) / IEEE. 2022. Pp. 1-2.

34. Zafar Ammar, Shaqfeh Mohammad, Alouini Mohamed-Slim, Alnuweiri Hussein. On multiple users scheduling using superposition coding over Rayleigh fading channels // IEEE Communications Letters. 2013. Vol. 17, no. 4. Pp. 733-736.

35. Otao Nagisa, Kishiyama Yoshihisa, Higuchi Kenichi. Performance of non-orthogonal multiple access with SIC in cellular downlink using proportional fair-based resource allocation // IEICE transactions on communications. 2015. Vol. 98, no. 2. Pp. 344-351.

36. Ameigeiras Pablo, Wang Yuanye, Navarro-Ortiz Jorge et al. Traffic models impact on OFDMA scheduling design // EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. 2012. Vol. 2012, no. 1. Pp. 1-13.

37. Mueller Christian M. On the importance of realistic traffic models for wireless network evaluations // COST 2100 12th MCM. 2010.

38. HTTP Archive Report: Page Weight. 2022. URL: https://httparchive. org/reports/page-weight (дата обращения: 7 June 2022).

39. Lade Vaibhav, Mohan Asha, Patil Santosh. 802.11 ax for Internet Of Things-Machine Learning Assisted Optimized Power Save Techniques for Iot

Devices Using 802.11 ax Target Wake Time. 2018.

40. Usman Muhammad Rehan, Khan Arsla, Usman Muhammad Arslan et al. On the performance of perfect and imperfect SIC in downlink non orthogonal multiple access (NOMA) // 2016 international conference on smart green technology in electrical and information systems (ICSGTEIS) / IEEE. 2016. Pp. 102-106.

41. Kara Ferdi, Kaya Hakan. BER performances of downlink and uplink NOMA in the presence of SIC errors over fading channels // IET Communications.

2018. Vol. 12, no. 15. Pp. 1834-1844.

42. Endovitskiy EO, Kureev AA, Levitsky IA et al. Performance Evaluation of Downlink Non-Orthogonal Multiple Access in Wi-Fi Networks // Journal of Communications Technology and Electronics. 2021. Vol. 66, no. 12. Pp. 1485-1490.

43. Anwar Waqar, Dev Sourav, Kulkarni Kedar et al. On PHY abstraction modeling for IEEE 802.11 ax based multi-connectivity networks // 2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) / IEEE.

2019. Pp. 1-7.

44. Ozcan Yigit, Rosenberg Catherine. Efficient loss-aware uplink scheduling // 2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) / IEEE. 2018. Pp. 1-6.

45. Sangdeh Pedram Kheirkhah, Zeng Huacheng. DeepMux: Deep-learning-based channel sounding and resource allocation for IEEE 802.11 ax // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2021. Vol. 39, no. 8. Pp. 2333-2346.

46. Lee Kyu-Haeng. Using OFDMA for MU-MIMO user selection in 802.11 ax-based Wi-Fi networks // IEEE Access. 2019. Vol. 7. Pp. 186041-186055.

47. Committee IEEE LAN/MAN Standards et al. IEEE Std 802.11-2020: Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications // IEEE Computer Society, Tech. Rep.

48. Hanzaz Zakaria, Schotten Hans Dieter. Analysis of effective SINR mapping models for MIMO OFDM in LTE system // 2013 9th international wireless communications and mobile computing conference (IWCMC) / IEEE. 2013. Pp. 1509-1515.

49. Yaacoub Elias, Dawy Zaher. A survey on uplink resource allocation in OFDMA wireless networks // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2011. Vol. 14, no. 2. Pp. 322-337.

50. Seong Kibeom, Mohseni Mehdi, Cioffi John M. Optimal resource allocation for OFDMA downlink systems // 2006 IEEE International Symposium on Information Theory / IEEE. 2006. Pp. 1394-1398.

51. Lee S-B, Pefkianakis Ioannis, Meyerson Adam et al. Proportional Fair Frequency-Domain Packet Scheduling for 3GPP LTE Uplink // INFOCOM 2009, IEEE / IEEE. 2009. Pp. 2611-2615.

52. Yaacoub Elias, Al-Asadi Hussein, Dawy Zaher. Low complexity scheduling algorithms for the LTE uplink // 2009 IEEE Symposium on Computers and Communications / IEEE. 2009. Pp. 266-270.

53. Sharon Oran, Alpert Yaron. Scheduling strategies and throughput optimization for the uplink for IEEE 802.11ax and IEEE 802.11ac based networks // Wireless Sensor Network. 2017. Vol. 9, no. 08. P. 250.

54. Bankov Dmitry, Didenko Andre, Khorov Evgeny, Lyakhov Andrey. OFDMA uplink scheduling in IEEE 802.11 ax networks // 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC) / IEEE. 2018. Pp. 1-6.

55. Taneja Mukesh, Sahu Bibek, Murthy Ramachandra et al. Resource allocation in 802.11ax networks // Technical Disclosure Commons. 2018.

56. Bellalta Boris, Kosek-Szott Katarzyna. AP-initiated multi-user transmissions in IEEE 802.11ax WLANs //Ad Hoc Networks. 2019. Vol. 85. Pp. 145-159.

57. Dutta Avik, Gupta Naman, Das Syamantak, Maity Mukulika. MMRU-ALLOC: an optimal resource allocation framework for OFDMA

in IEEE 802.11ax // 2020 IEEE 31st Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC) / IEEE. 2020. Pp. 1-7.

58. Filoso David Gonzalez, Kubo Ryogo, Hara Kazutaka et al. Proportional-based resource allocation control with QoS adaptation for IEEE 802.11ax // ICC 2020-2020 IEEE International Conference on Communications (ICC) / IEEE. 2020. Pp. 1-6.

59. Kuran Mehmet §iikrii, Dilmac A, Topal Omer et al. Throughput-maximizing OFDMA Scheduler for IEEE 802.11ax Networks // 2020 IEEE 31st Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications / IEEE. 2020. Pp. 1-7.

60. Avallone Stefano, Imputato Pasquale, Redieteab Getachew et al. Will OFDMA Improve the Performance of 802.11 WiFi Networks? // IEEE Wireless Communications. 2021.

61. The ns-3 Network Simulator. URL: http://www.nsnam.org/ (дата обращения: 27 July 2021).

62. Wang Kaidong, Psounis Konstantinos. Efficient scheduling and resource allocation in 802.11ax multi-user transmissions // Computer Communications. 2020. Vol. 152. Pp. 171-186.

63. Fan Jiancun, Li Geoffrey Ye, Yin Qinye et al. Joint user pairing and resource allocation for LTE uplink transmission // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2012. Vol. 11, no. 8. Pp. 2838-2847.

64. Caire Giuseppe, Shamai Shlomo. On the achievable throughput of a multiantenna Gaussian broadcast channel // IEEE Transactions on Information Theory. 2003. Vol. 49, no. 7. Pp. 1691-1706.

65. Jindal Nihar, Vishwanath Sriram, Goldsmith Andrea. On the duality of Gaussian multiple -access and broadcast channels // IEEE Transactions on information Theory. 2004. Vol. 50, no. 5. Pp. 768-783.

66. Somekh Oren, Shamai Shlomo. Shannon-theoretic approach to a Gaussian cellular multiple -access channel with fading // IEEE Transactions on Information Theory. 2000. Vol. 46, no. 4. Pp. 1401-1425.

67. Wang Chin-Liang, Chen Jyun-Yu, Chen Yi-Jhen. Power allocation for a downlink non-orthogonal multiple access system // IEEE wireless communications letters. 2016. Vol. 5, no. 5. Pp. 532-535.

68. Zhu Lipeng, Zhang Jun, Xiao Zhenyu et al. Optimal user pairing for downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) // IEEE Wireless Communications Letters. 2018. Vol. 8, no. 2. Pp. 328-331.

69. Manglayev Talgat, Kizilirmak Refik Caglar, Kho Yau Hee. Optimum power allocation for non-orthogonal multiple access (NOMA) // 2016 IEEE 10th international conference on application of information and communication technologies (AICT) / IEEE. 2016. Pp. 1-4.

70. Zhu Jianyue, Wang Jiaheng, Huang Yongming et al. On optimal power allocation for downlink non-orthogonal multiple access systems // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2017. Vol. 35, no. 12. Pp. 2744-2757.

71. Timotheou Stelios, Krikidis Ioannis. Fairness for non-orthogonal multiple access in 5G systems // IEEE signal processing letters. 2015. Vol. 22, no. 10. Pp. 1647-1651.

72. Jain Rajendra K, Chiu Dah-Ming W, Hawe William R et al. A quantitative measure of fairness and discrimination // Eastern Research Laboratory, Digital Equipment Corporation, Hudson, MA. 1984. Vol. 21.

73. Ali Md Shipon, Tabassum Hina, Hossain Ekram. Dynamic user clustering and power allocation for uplink and downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) systems // IEEE access. 2016. Vol. 4. Pp. 6325-6343.

74. Ding Zhiguo, Adachi Fumiyuki, Poor H Vincent. The application of MIMO to non-orthogonal multiple access // IEEE Transactions on Wireless

Communications. 2015. Vol. 15, no. 1. Pp. 537-552.

75. Oviedo Jose Armando, Sadjadpour Hamid R. A fair power allocation approach to NOMA in multiuser SISO systems // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2017. Vol. 66, no. 9. Pp. 7974-7985.

76. Ozcan Yigit, Rosenberg Catherine. Uplink scheduling in multi-cell OFDMA networks: A comprehensive study // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2020. Vol. 20, no. 10. Pp. 3081-3098.

77. Kim Soohyun, Kim Hyunsoo, Hong Daesik. Joint power allocation and MCS selection in downlink NOMA system // 2018 IEEE 29th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC) / IEEE. 2018. Pp. 1-4.

78. Marcano Andrea S, Christiansen Henrik L. A novel method for improving the capacity in 5G mobile networks combining NOMA and OMA // 2017 IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC Spring) / IEEE. 2017. Pp. 1-5.

79. Saito Yuya, Benjebbour Anass, Kishiyama Yoshihisa, Nakamura Takehiro. System-level performance of downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) under various environments // 2015 IEEE 81st vehicular technology conference (VTC Spring) / IEEE. 2015. Pp. 1-5.

80. Ghazi Hind Salim, Wesolowski Krzysztof. Uplink NOMA scheme for Wi-Fi applications // International Journal of Electronics and Telecommunications. 2018. Vol. 64, no. 4. Pp. 481-485.

81. Kwon Yohan, Baek Hoki, Lim Jaesung. Uplink NOMA Using Power Allocation for UAV-Aided CSMA/CA Networks // IEEE Systems Journal. 2020. Vol. 15, no. 2. Pp. 2378-2381.

82. Pavan Badarla Sri, Harigovindan VP. A novel channel access scheme for NOMA based IEEE 802.11 WLAN // Sadhana. 2021. Vol. 46, no. 3. Pp. 1-6.

83. Li Anxin, Benjebbour Anass, Chen Xiaohang et al. Uplink non-orthogonal multiple access (NOMA) with single-carrier frequency division multiple access

(SC-FDMA) for 5G systems // IEICE Transactions on Communications. 2015. Vol. 98, no. 8. Pp. 1426-1435.

84. Xu Chaonong, Wu Mianze, Xu Yida, Xu Yongjun. Shortest uplink scheduling for NOMA-based industrial wireless networks // IEEE Systems Journal. 2020. Vol. 14, no. 4. Pp. 5384-5395.

85. Datta Soumendra Nath, Kalyanasundaram Suresh. Optimal power allocation and user selection in non-orthogonal multiple access systems // 2016 IEEE Wireless Communications and Networking Conference / IEEE. 2016. Pp. 1-6.

86. Sedaghat Mohammad Ali, Muller Ralf R. On user pairing in uplink NOMA // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17, no. 5. Pp. 3474-3486.

87. Qureshi Soma, Hassan Syed Ali, Jayakody Dushantha Nalin K. Divide-and-allocate: an uplink successive bandwidth division NOMA system // Transactions on Emerging Telecommunications Technologies. 2018. Vol. 29, no. 1. P. e3216.

88. Lee Won-Jae, Shin Wonjae, Ruiz-de Azua Joan A et al. NOMA-based uplink OFDMA collision reduction in 802.11 ax networks // 2021 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) / IEEE. 2021. Pp. 212-214.

89. Zhenzhen Yan, Bo Li, Mao Yang, Zhongjiang Yan. Downlink AP coordination based OFDMA and NOMA protocols for the next-generation WLANs // Wireless Networks. 2023. Pp. 1-15.

90. Yan Zhenzhen, Yang Mao, Zhang Xiaochang. Co-NOMA: AP Coordination Based NOMA Protocol for the Next-Generation WLANs // Mobile Networks and Applications. 2023. Pp. 1-17.

91. Kim Hoon, Han Youngnam. A proportional fair scheduling for multicarrier transmission systems // IEEE Communications letters. 2005. Vol. 9, no. 3. Pp. 210-212.

92. Schrage Linus E, Miller Louis W. The queue M/G/1 with the shortest remaining processing time discipline // Operations Research. 1966. Vol. 14, no. 4. Pp. 670-684.

93. Duran A, Toril Matías, Ruiz Fernando, Mendo Adriano. Self-optimization algorithm for outer loop link adaptation in LTE // IEEE Communications letters. 2015. Vol. 19, no. 11. Pp. 2005-2008.

94. Biaz Saad, Wu Shaoen. Rate adaptation algorithms for IEEE 802.11 networks: A survey and comparison // 2008 IEEE symposium on computers and communications / IEEE. 2008. Pp. 130-136.

95. TGax channel model. 2014. URL: https://mentor.ieee.org/802. 11/dcn/14/11-14-0882-04-00ax-tgax-channel-model-document.docx (дата обращения: 7 June 2022).

96. TGac channel model addendum. 2009. URL: https://mentor.ieee.org/802.11/dcn/09/ 11-09-0308-03-00ac-tgac-channel-model-addendum-document.doc (дата обращения: 7 June 2022).

97. TGax simulation scenarios. 2016. URL: https://mentor.ieee.org/ 802.11/dcn/14/11-14-0980-14-00ax-simulationscenarios.docx (дата обращения: 7 June 2022).

98. Erceg V. TGn Channel Models // Doc: IEEE 802.11-03/940r4. 2004.