Специалисты из ИППИ РАН представили алгоритм MCMC-SA, улучшающий процесс настройки интеллектуальных отражающих поверхностей — ключевого элемента для развития сетей 5G и будущего поколения 6G. Эти поверхности, состоящие из множества управляемых элементов, призваны решить проблему «мертвых зон» связи в городах, где сигнал блокируется стенами зданий или теряется, огибая препятствия. Они гибко перенаправляют и усиливают радиосигнал в нужном направлении, однако их точная конфигурация является сложной вычислительной задачей.
Новый алгоритм преодолевает ограничения существующих методов, сочетая два математических подхода: марковские цепи Монте-Карло и имитацию отжига. Вместо трудоемкого перебора всех возможных вариантов настроек, MCMC-SA действует по принципу самообучения, быстро находя оптимальную конфигурацию для максимального усиления сигнала. На первом этапе алгоритм активно исследует все возможности, внося крупные изменения, чтобы быстро определить область с наилучшим приемом. Затем его действия становятся более точными, что позволяет детально настроить поверхность для достижения практически пиковой мощности.
Важнейшим преимуществом разработки является ее универсальность. Алгоритм одинаково эффективно работает как с простыми бинарными поверхностями, имеющими два состояния, «включено/выключено», так и со сложными голографическими системами, где каждый элемент может переключаться между множеством режимов. Это открывает дорогу для его применения в самых разных сценариях — от бюджетных решений для улучшения сигнала в частных домах до высокопроизводительных систем связи следующего поколения.
Как подчеркивает младший научный сотрудник ИППИ РАН Илья Буртаков, алгоритм не только ускоряет настройку, но и сокращает расходы на сложную процедуру оценки канала. Его внедрение не требует модификации действующих стандартов связи, так как он использует уже доступные в сетях сигналы.
Ранее российские ученые создали крошечный детектор для спутников и связи 5G.
