綠能通訊

 
2017/10/06 葉孋嬋 | 《科學發展》特約文字編輯     327
 

行動通訊的發展由早期的2G開始,經歷3G,迅速發展到目前的4G時代,手機功能也從單純的通話、文字訊息傳輸等,轉變成多采多姿的視訊通話、影音娛樂,以及資訊蒐集。然而隨著行動通訊服務量的增加,卻引來一個更大的挑戰,那就是頻譜不足的問題。電磁波譜中某一特定且連續的頻率區間稱為頻帶,頻帶越寬可以傳送的資料越多,然而受限於無線電波傳播的特性,有些頻帶的物理特性不佳,它們會與空氣等介質作用,使得訊號的強度嚴重衰減,因此適用於無線通訊的頻帶其實是有限的。

 

另一方面,頻率越高可傳送的距離就越短,因此4G通訊比起2G、3G需要更多的中繼點來協助訊號傳輸,但因頻帶有限,不同基地台間的訊號干擾又成為4G通訊的關鍵問題。再者,面對無線通訊需求大幅增加,電池能量的消耗也不容小覷,可以想見未來發展5G通訊時這些困擾會更嚴重。為了未雨綢繆,中央大學古孟霖教授提出以綠能為觀點的感知無線電網路,期望能有效運用珍貴的頻譜資源,並藉由再生能源的供給達成真正的無線通訊。

 

頻譜有限的現實促使科學家致力於尋求更有效率的使用方式,做法是:使用感知無線電,藉由動態頻譜檢測來判斷主要使用者與次要使用者,並分配予不同的頻譜使用權限,以增進頻譜的使用效率。

 

古孟霖教授說:「對於主要使用者,因為多了中繼點可進行訊息傳輸,通訊品質獲得了提升;而對於次要使用者,則是多了額外的頻帶,一樣能提升通訊品質,因此感知無線電中繼網路對兩者是互惠雙贏的。」進行頻譜偵測時若使用時間越長,判斷頻帶是否閒置的準確性會越高,然而會耗費大量的電力,如何取捨以獲得最佳通訊品質是科學家要不斷挑戰的課題。

 

古孟霖教授表示,面對即將進入的5G物聯網時代,會有更多小型的感測器用於無線裝置間的聯繫以進行環境監測,例如橋梁震動、土石流示警、空氣品質監測等。這些數據可以立即上傳至雲端分析,當發現有問題時,政府單位便能及時決策。不過這些感測器數量龐大且安裝地點多具危險性,一旦內建電池電力耗盡,將難以人工一一更換,同時維護成本也高,若以再生能源做為供電來源,應可以延長感測器的生命周期。

 

然而以綠能做為供電電源,頻譜偵測和資料傳輸間的取捨會非常棘手,因為目前科學家仍無法精確地預知氣候資訊。以太陽能為例,這一刻雖然陽光普照,但下一刻可能就烏雲密布,因此獲得的能量變異性甚大。另一方面,通道品質的好壞也是問題,通道狀態若不佳,傳輸不但消耗電池電力,效益也差,即使下一刻通道品質變好,但電力仍未累積足夠的程度也無法傳輸,整體的通訊品質便會下降。

 

為了解決上述問題,古孟霖教授以「馬可夫決策過程」、「部分觀察馬可夫決策過程」、「增強式學習」等理論為基礎,找出在能量採集、通道及電池狀態會隨著時間變動的各種情況下,期能獲得最佳通訊傳輸效率的決策。以太陽能來說,晴天、陰天、雨天能獲取的太陽能不同,而每個時刻天氣狀況、電池電量,通道狀態等也有好壞之別,需要綜合3種狀態來決定是否要傳送資料,以及需要多少電力來偵測頻譜使用情況與資料傳輸。

 

古教授表示進行馬可夫決策需要知道狀態轉變的機率,依經驗,過去的研究大多假設天氣轉變機率相同或固定,他卻採用真正的太陽能數據,建構天氣與太陽能轉換效率模型,讓模擬結果可以更貼近真實狀況。那麼要如何知道真實的天氣轉變機率?增強式學習提供了解答。

 

古孟霖教授說:「雖然不知道轉變機率,但透過不斷地量測、記錄過去的天氣狀態,當累積足夠的數據後,便能找到其中的規律,進而獲得最佳的通訊傳輸策略。」綠能通訊是一個新興的領域,研究步調相當快速,古孟霖教授期望未來通訊系統的傳輸可以運用再生能源,達成真正永不間斷的「無限」通訊。