Микроволны, которые видят сквозь стены: Принстонский университет совершил прорыв в беспроводной связи

Современный мир все больше зависит от беспроводных технологий, и потребность в быстрой и надежной передаче данных стремительно растет. Одним из перспективных направлений является использование высокочастотных радиоволн, которые способны передавать большие объемы информации.

Однако, с увеличением частоты возникают новые трудности. Сверхвысокочастотные сигналы, например, требуют прямой видимости между передатчиком и приемником. Это означает, что передача данных может прерываться, если пользователь перемещается из комнаты в комнату или даже просто проходит мимо какого-либо объекта, например, книжной полки.

В Принстонском университете (Princeton University) совершили прорыв, разработав систему машинного обучения, которая позволяет микроволнам обходить препятствия. Подробности этой инновационной технологии опубликованы в журнале Nature Communications.

Субтерагерцовый диапазон: будущее беспроводной связи

Эта работа представляет собой важный шаг на пути к применению субтерагерцового диапазона, расположенного на верхней границе микроволнового спектра, уверена ведущий исследователь, профессор Yasaman Ghasempour с кафедры электротехники и вычислительной техники в Принстоне.

Передачи в субтерагерцовом диапазоне могут обрабатывать в десять раз больше данных, чем современные беспроводные системы. Такая высокая скорость передачи информации крайне важна для перспективных технологий, таких как виртуальная реальность (VR) или полностью автономные транспортные средства.

"По мере того как наша жизнь становится все более взаимосвязанной и "жадной” до данных, потребность в беспроводной пропускной способности постоянно возрастает. Субтерагерцовые частоты открывают путь к гораздо более высокой скорости и объему передач,” — объясняет Ghasempour.

Микроволны, которые умеют обходить: лучи эйри и машинное обучение

В отличие от низкочастотных радиоволн, которые легко распространяются на большие расстояния, субтерагерцовые сигналы передаются узконаправленными лучами, что делает их уязвимыми для препятствий, будь то деревья, стены или даже мебель. Применение отражателей для управления радиолучами не всегда является удобным и практичным решением.

Команда исследователей из Принстона пошла другим путем, закрутив радиоволны в так называемые лучи Эйри, которые способны распространяться по криволинейным траекториям, обходя таким образом преграды.

"Это решение для сложных сценариев в помещениях, где отсутствует прямая видимость", — пояснил аспирант Haoze Chen, ведущий автор статьи.

В отличие от статических систем, новая технология позволяет передатчикам перенастраиваться в реальном времени. Управляя параметрами кривизны "на лету”, передатчик может обходить новые препятствия, поддерживая стабильное соединение даже в перегруженной и динамично меняющейся среде.

Оптимизация лучей эйри: вдохновение от спортсменов

По словам Chen, большинство исследований лучей Эйри сосредоточено на их создании и изучении физических свойств. "Мы не только генерируем лучи, но и определяем, какие из них работают лучше всего в конкретной ситуации. Люди продемонстрировали, что такие лучи можно создать, но не как их оптимизировать,” — отмечает ученый.

Поиск оптимального изогнутого луча — сложная задача, особенно в хаотичной и переменчивой среде. Традиционный метод наведения лучей — сканирование помещения для поиска оптимального пути передачи — не подходит для изгибаемых сигналов.

Для решения этой проблемы исследователи почерпнули вдохновение у спортсменов. Баскетболисты не используют калькулятор перед каждым броском — они полагаются на опыт, чтобы определить необходимую силу и направление. Чтобы имитировать такой подход, ученые создали нейросеть.

Обучение нейросети: от симуляций к экспериментам

Как и баскетболистам, нейросети требуется много тренировок. Однако обучение системы на реальных передачах требует много времени. Поэтому был разработан симулятор, позволяющий сети обучаться виртуально в различных условиях. Простая загрузка данных в нейросеть оказалась неэффективной.

Вместо этого ее обучали на физических принципах распространения лучей Эйри, и после этого сеть смогла адаптироваться практически мгновенно. Результаты были подтверждены экспериментально. Система показала увеличение мощности сигнала на 17,7 дБ по сравнению с традиционными методами в полосе пропускания до 10 ГГц.

"Эта работа решает давнюю проблему, которая до сих пор препятствовала использованию таких высоких частот в динамичных беспроводных коммуникациях. С дальнейшим развитием мы представляем передатчики, которые могут интеллектуально ориентироваться даже в самых сложных условиях, обеспечивая сверхбыструю и надежную связь для технологий, которые сегодня кажутся недостижимыми — от VR с полным погружением до полностью автономного транспорта,” — заключила Ghasempour.

Три интересных факта о беспроводной связи:

• Первая беспроводная передача данных была осуществлена Гульельмо Маркони в 1895 году.
• Стандарт 5G обеспечивает гораздо более высокую скорость передачи данных по сравнению с предыдущими поколениями беспроводных технологий.
• Wi-Fi использует радиоволны, чтобы обеспечить беспроводной доступ к интернету.