- Сотрудничество высокочастотных сигналов, когда стены или люди блокируют свой путь
- Нейронные сети научились согнуть лучи, имитируя бесчисленные баскетбольные упражнения
- Метасурфейсы, интегрированные в передатчики с чрезвычайной точностью
Исследователи в течение многих лет борются с некоторыми слабостями в ультра -высокой частотной общении.
Ультра -высокие частоты настолько хрупкие, что огромная пропускная способность обещает, когда они сталкиваются с самооткрытиями, как стены, книжные полки или просто перемещение людей могут принести инновационную передачу.
Тем не менее, новый подход инженеров Принстона предполагает, что эти препятствия могут не быть постоянными препятствиями, хотя скачок от эксперимента на реальное развертывание остается неопределенным.
От попыток физики до адаптивных передач
Идея сгибания сигналов, чтобы избежать препятствий, не нова. Инженеры долгое время работали с «воздушными лучами», которые могут сгибаться контролируемым образом, но использовать их для использования беспроводных данных, было затруднено практическими пределами.
По словам Хаозе Чена, одного из исследователей, большая часть предыдущей работы была сосредоточена на показе лучей, а не на том, чтобы сделать их пригодными для использования в непредсказуемых условиях.
Проблема заключается в том, что каждая кривая зависит от бесчисленных переменных и не имеет простого способа сканирования или расчета идеального пути.
Чтобы сделать лучи полезными, исследователи позаимствовали аналогию у спорта. Вместо того, чтобы рассчитывать каждый выстрел, баскетболисты учатся с помощью повторных упражнений, что работает в разных контекстах.
Чен объяснил, что команда Принстона нацелена на аналогичный процесс и заменила спортсменов проб и ошибок на нейронной сети, чтобы адаптировать свои ответы.
Вместо того, чтобы переносить лучи для каждого возможного препятствия, докторский студент Atsutse Kludze построил симулятор, который позволил системе практически практиковать.
Этот подход значительно сократил период обучения и дополнительно обучил модели физики воздушных лучей.
После обучения система смогла адаптироваться очень быстро, с использованной специально разработанной метасурностью.
В отличие от отражателей, которые зависят от внешних структур, метасурна может быть интегрирован непосредственно в передатчик, что заставило стержни сгибать внезапные обструкции и поддерживать связь без необходимости четкой линии зрения.
Команда показала, что нейронная сеть может выбрать наиболее эффективный путь пучка в переполненных и движущихся сценариях, которые не могут достичь традиционных методов.
Также сказано, что это шаг для использования субпертерцевой полосы, частью спектра, который может поддержать в десять раз больше данных, чем современные системы.
Старший следователь Ясаман Гасемур утверждал, что обращение с препятствиями имеет важное значение, прежде чем пропускная способность может быть использована для требовательных применений, таких как погружение виртуальной реальности или полностью автономный транспорт.
«Эта работа посвящена долгосрочной проблеме, которая ранее предотвращала внедрение таких высоких частот в динамической беспроводной связи», -сказал Гасемур.
Тем не менее, проблемы остаются. Внедрение лабораторных демонстраций в коммерческие устройства требует масштабирования аппаратного обеспечения, уточнения методов обучения и доказательства того, что адаптивные лучи могут справиться со сложностью реального мира на скорости.
Обещание беспроводных связей, которые приближаются к пропускной способности класса Terabit, можно увидеть, но путь вокруг физических и технологических препятствий все еще ранен.
Над TechXplore
Вы также могли бы понравиться
