Le NIST mise sur le ML pour rendre le partage des fréquences des réseaux sans fil plus efficace - Actualités RT Réseaux

Le NIST mise sur le ML pour rendre le partage des fréquences des réseaux sans fil plus efficace

le 02/07/2020, par Patrick Nelson, Network World, (adaptation Jean Elyan), Réseaux, 850 mots

La formule d'apprentissage machine mise au point par le National Institute of Standards and Technology (NIST) permettra à différents protocoles radio, comme le WiFi et la 4G/5G/LTE, de fonctionner ensemble plus efficacement dans le même spectre sans fil.

Le NIST mise sur le ML pour rendre le partage des fréquences des réseaux sans fil plus efficace

Une formule d'apprentissage machine développée par l'Institut national des normes et de la technologie américain (National Institute of Standards and Technology - NIST) pourrait améliorer considérablement la façon dont la 5G et les autres réseaux sans fil sélectionnent et partagent les fréquences de communication. Selon les chercheurs de l'institut, « par rapport aux méthodes par essais et erreurs, la formule du NIST pourrait rendre le processus de partage des fréquences de communication jusqu'à 5 000 fois plus efficace ». Le système du NIST repose sur l'idée que les équipements radio peuvent apprendre comment fonctionnent leurs environnements réseaux par l'expérience plutôt qu'en sélectionnant des canaux de fréquence selon la méthode des essais et des erreurs, comme c'est le cas actuellement. « L'algorithme apprend quel canal fournit le meilleur résultat dans des conditions environnementales spécifiques », explique le NIST dans un article posté sur son site web. « La formule pourrait être programmée dans un logiciel exécuté sur les émetteurs des différents et nombreux types de réseaux existant dans le monde », a encore expliqué l'équipe de chercheurs.

L'algorithme modélisé par ordinateur est traduit dans une formule qui cartographie l'expérience antérieure dans les conditions de radiofréquence environnementales. Par exemple, la formule pourrait prendre en compte le nombre d'émetteurs fonctionnant dans un même canal (ensemble de fréquences adjacentes). « ... Si un émetteur sélectionné un canal qui n'est pas occupé, alors la probabilité que la transmission soit réussie augmente, ce qui conduit à un débit de données plus élevé », indique encore l'article du NIST. De même, quand un émetteur sélectionne un canal qui ne présente pas beaucoup d'interférences, le signal est plus fort, et l'on obtient un meilleur débit de données. L'émetteur se rappelle quel canal donne le meilleur résultat et apprend à choisir cette fréquence quand il a besoin d'un signal clair.

Affiner le choix des fréquences

Tout cela est très différent de la façon dont les choses fonctionnent aujourd'hui. Généralement, une radio essaie simplement de trouver une fréquence ouverte et communique ensuite avec des radios utilisant un protocole similaire. Dans le cas de protocoles plus sophistiqués, comme le WiFi par exemple, le saut de fréquence et la technologie de formation de faisceau sont utilisés pour optimiser les canaux. Les chercheurs expliquent que la technique d'apprentissage machine du NIST est particulièrement efficace dans le cas d'un spectre partagé, comme le partage du WiFi avec le mécanisme LAA (License Assisted Access). Le LAA est un LTE dans le spectre sans licence, connu sous le nom de LTE-U, à 5 GHz. Quand le WiFi est combiné au LAA sur les mêmes fréquences, les protocoles sont disparates : les radios ne communiquent pas entre elles pour fonctionner en harmonie, et plus la bande de fréquence est occupée, plus elle risque d'être perturbée par des heurts entre transmissions. Mais, si toutes les radios étaient capables de choisir leur slot, en apprenant ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, alors les choses iraient mieux. « La méthode pourrait rendre les communications dans les bandes sans licence beaucoup plus efficaces », explique ainsi dans cet article Jason Coder, ingénieur du NIST. En effet, cette méthode « pourrait permettre aux réseau 5G et à d'autres réseaux sans fil de sélectionner et de partager les fréquences de communication environ 5 000 fois plus efficacement que les méthodes par essais et erreurs », affirme encore l'Institut national des normes et de la technologie.

Le mot essentiel ici est celui de « partage », car pour augmenter les communications dans un spectre limité, il faut davantage de partage - les utilisateurs, mais aussi l'IoT ou le streaming média, sont tous en concurrence pour l'usage des fréquences. La combinaison de bandes sous licence et sans licence, comme c'est le cas dans le LAA, deviendra probablement plus courante à mesure que l'IoT et le numérique continueront à se développer. (Les bandes sans licence sont celles qui ne sont pas attribuées à un utilisateur spécifique, comme un opérateur de réseau mobile ; les bandes sous licence sont vendues et attribuées par enchères). 

Apprentissage pour faire un meilleur choix

Avec la formule mise au point par le NIST, les émetteurs concurrents « apprennent chacun à maximiser le débit total du réseau sans communiquer entre eux ». Par conséquent, plusieurs protocoles et types de données, comme la vidéo ou les données de capteurs, ou encore le WiFi et les réseaux mobiles, peuvent fonctionner ensemble. Toujours selon ce même article, la formule du NIST simplifie considérablement le processus d'attribution des canaux optimaux aux émetteurs : « L'étude a montré qu'un effort soutenu par tâtonnements - la méthode par essais et erreurs - pour identifier la meilleure solution nécessiterait environ 45 600 essais, alors que la formule du NIST pourrait sélectionner une solution équivalente après avoir testé 10 canaux seulement, soit à peine 0,02 % des essais nécessaires avec la méthode par tâtonnements ». Ces recherches ont été présentées par les chercheurs du NIST dans le cadre de la 91e Vehicular Technology Conference VTC 2020 de l'IEEE, organisée fin mai en mode virtuel.

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