Definition Was sind CIRN (kollaborative intelligente Funknetze)?

CIRN sind kollaborative intelligente Funknetze. Sie besitzen die Fähigkeit, die aktuelle Situation in einem bestimmten Funkspektrum zu erfassen und zu analysieren. Durch intelligente Spektrum-Sharing-Strategien ist es ihnen möglich, Funkspektren gemeinsam mit anderen zu nutzen und die Kommunikation zu optimieren.

CIRN ist das Akronym für Collaborative Intelligent Radio Networks. Die deutsche Übersetzung lautet kollaborative intelligente Funknetze. Es handelt sich um einen noch recht jungen Begriff der Informations- und Kommunikationstechnik.

Kollaborative intelligente Funknetze werden mit dem Ziel entwickelt, die Frequenznutzung in anspruchsvollen Umgebungen zu optimieren. Gleiche Frequenzspektren sollen von verschiedenen Kommunikationstechnologien und Kommunikationsteilnehmern gemeinsam genutzt werden können, um starre Frequenzzuweisungen oder spektrale Engpässe zu umgehen.

Einen Namen im CIRN-Bereich hat sich die imec-Forschungsgruppe des IDLab (Internet Technology and Data Science Lab), eine gemeinsame Forschungsinitiative der Universität Antwerpen und der Universität Gent, gemacht. Sie hat eine neuartige Architektur für kollaborative intelligente Funknetze entwickelt, die aus KI-fähigen, selbstlernenden Funksystemen besteht. Durch die gemeinsame Nutzung von Standortinformationen, Interferenzdaten und Frequenzeinstellungen unterstützt die Architektur verschiedene Netzwerke bei der Zusammenarbeit.

Intelligente kollaborative Netzwerke sind in der Lage, die aktuelle Kommunikationsumgebung inklusive der Funkkanaleigenschaften, der aktuellen Verkehrsbedingungen und der Nutzung durch die Peer-Netzwerke zu erfassen und zu analysieren. Daraus lassen sich Strategien zu einer gemeinsamen, optimierten Nutzung der Funkspektren entwickeln. Collaborative Intelligent Radio Networks arbeiten autonom und in Echtzeit. Sie benötigen kein manuelles Eingreifen beim Sharing von Frequenzspektren.

Motivation für die Entwicklung von kollaborativen intelligenten Funknetzen

Mittlerweile existiert eine Vielzahl an drahtlosen Diensten und Netzen wie Mobilfunknetze, Wi-Fi-Kommunikation, Fernseh- und Radioübertragungen, Navigationsanwendungen, Low-Power-Wireless-Netzwerke für IoT-Anwendungen und vieles mehr. All diese Dienste und Netze verwenden bestimmte Frequenzbereiche, um ihre Daten und Informationen zu übertragen.

Auch wenn die nutzbaren Frequenzen bis in den mehrstelligen Gigahertzbereich reichen, sind die Frequenzressourcen dennoch begrenzt. Damit die Betreiber der Kommunikationsnetze Planungssicherheit haben und Anwendungen zuverlässig und unter Einhaltung spezifischer Qualitätsanforderungen kommunizieren und Daten übermitteln können, haben Regulierungsbehörden weltweit den verschiedenen drahtlosen Diensten und Mobilfunktechnologien bestimmte Frequenzspektren zugewiesen.

Die Frequenzzuweisungen haben teils eine regional abhängige Gültigkeit und können je nach Land oder Kontinent unterschiedlich sein. Bestimmte Frequenzspektren, beispielsweise für Mobilfunknetze, werden versteigert und müssen von den lokalen Netzbetreibern explizit erworben werden, um sie in einem bestimmten Land nutzen zu dürfen. Diese Praxis ist nur begrenzt skalierbar und auf lange Sicht schwer durchzusetzen. Sie verlangsamt die Einführung neuer drahtloser Technologien und führt zu großem Verwaltungsaufwand und einer ineffizienten Nutzung der Frequenzressourcen. Während einige Frequenzbereiche überlastet sind, herrscht in anderen Teilen des elektromagnetischen Funkspektrums eine Unterbelegung. Überbelegte Funkspektren können zu Qualitätseinbußen in der Kommunikation und zu instabilen Verbindungen führen, während gleichzeitig Frequenzbereiche mit freien Ressourcen ungenutzt bleiben.

Wünschenswert wären eine Koexistenz unterschiedlicher drahtloser Dienste und Kommunikationstechnologien und eine gemeinsame Nutzung gleicher Frequenzbereiche, ohne dass sich die Dienste und Technologien gegenseitig stören. Genau diesen Ansatz verfolgt das Konzept der kollaborativen intelligenten Funknetze. Kollaborative intelligente Funknetze sollen den verschiedenen Technologien, Diensten und Nutzergruppen eine gemeinsame Nutzung desselben Spektrums ermöglichen.

Prinzipielle Funktionsweise kollaborativer intelligenter Funknetze

Es gibt verschiedene Ansätze zur Realisierung kollaborativer intelligenter Funknetze. Einige dieser Ansätze nutzen Verfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz, um die aktuelle Situation in einem Frequenzbereich zu erfassen und zu analysieren und aus den Ergebnissen entsprechende Strategien zur gemeinsamen Nutzung abzuleiten und umzusetzen. Intelligente Algorithmen erkennen Übertragungsmuster in den Frequenzspektren, ordnen sie bestimmten Diensten, Technologien oder Betreibern zu und treffen Vorhersagen, um eine Koexistenz verschiedener Technologien und Dienste ohne gegenseitige Beeinträchtigung zu ermöglichen.

Eine mögliche CIRN-Architektur haben die Forscher des IDLab entwickelt und experimentell verifiziert. Im Folgenden eine kurze Erläuterung dieses CIRN-Architekturbeispiels:

Die Forscher nennen die Architektur SCATTER. Sie besteht aus Funksystemen, die mit einer selbstlernenden, zweistufigen KI-Engine zur Erkennung und Vorhersage etablierter Übertragungssysteme ausgestattet sind. Die KI-Engine besteht aus den Submodulen Technologieerkennung (TR) und Repeated Spectrum Usage Pattern Prediction (RSUPP). Das TR-Modul kann die spektralen Signaturen verschiedener Funktechnologien erkennen und zwischen ihnen unterscheiden. RSUPP lernt Muster der etablierten Übertragungen in Echtzeit und kann Vorhersagen zu ihnen treffen. Die Funksysteme sind dank der Künstlichen Intelligenz in der Lage, Standortinformationen, Interferenzmessungen und Frequenzbetriebsparameter auszutauschen und auf Basis dieser Informationen auf gemeinsamen Funkspektren zusammenzuarbeiten, ohne dass es zu Beeinträchtigungen kommt.

Vorteile durch kollaborative intelligente Funknetze

Das CIRN-Konzept bietet unter anderem diese Vorteile:

• keine Abhängigkeit von einer langsamen, manuellen Frequenzzuweisung

• effiziente gemeinsame Nutzung des vorhandenen Frequenzspektrums

• keine gegenseitigen Beeinträchtigungen oder Störungen

• Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätsanforderungen

• automatisches Sharing von Frequenzspektren ohne menschliches Eingreifen

• Schutz etablierter drahtloser Übertragungstechnologien und Dienste

• flexible Anpassung an sich verändernde Situationen im Frequenzspektrum in Echtzeit dank selbstlernender, intelligenter Algorithmen

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