Communication de données sensible au jitter dans les réseaux sans fil émergents

Résumé Le jitter et les communications sensibles au temps (TSC) joueront un rôle important dans les réseaux sans fil émergents tels que les réseaux cellulaires de cinquième génération (5G) et de sixième génération (6G) pour permettre des applications incluant le véhicule-à-tout (V2X), l'audio/vidéo en temps réel, l'automatisation et le contrôle industriels en temps réel, et la collaboration synchronisée. Les TSC se caractérisent par des exigences strictes en matière de latence, de jitter et de fiabilité. Cet article considère le problème de la planification des paquets de données sensibles au temps avec des délais de lecture stricts sur un canal de liaison descendante multiple entrée multiple sortie (MIMO), dans le cadre des réseaux sans fil émergents, afin de minimiser le jitter moyen d'une session de données. Bien qu'une recherche approfondie ait été réalisée sur la technologie MIMO, la communication de données sensibles au jitter et au temps sur un canal MIMO reste un problème peu étudié. Dans le modèle proposé, l'arrivée précoce ou tardive des paquets par rapport à leurs délais de lecture entraîne respectivement une pénalité d'arrivée anticipée ou tardive. Le problème de planification proposé est prouvé être NP-difficile et trois heuristiques de planification computationnellement efficaces sont développées avec des compromis de performance et de calcul variables. Ces heuristiques prennent des décisions de planification de paquets sur les sous-canaux MIMO dans le but de minimiser la valeur de jitter moyen de la session de données. Lors de la prise de décisions de planification, ces heuristiques prennent intelligemment en compte les délais de lecture et la taille des paquets, les conditions de canal variant dans le temps, et le coût de l'arrivée précoce ou tardive des paquets. La performance de ces heuristiques est évaluée d'un point de vue de conception à travers des simulations extensives. Les résultats de simulation fournissent des idées clés sur les compromis de performance relatifs entre les trois heuristiques en fonction des divers paramètres du système. Ces informations pourraient être utilisées pour allouer intelligemment les ressources système afin d'obtenir les performances optimales souhaitées.