El
desarrollo de las tecnologías 5G y 6G representa un salto significativo en el
rendimiento y las capacidades de las redes de comunicación inalámbrica. Estas
generaciones están diseñadas para ofrecer velocidades de datos sin precedentes,
mayor capacidad de red, menor latencia y una conectividad mucho más fiable. Sin
embargo, para lograr estos objetivos, las tecnologías subyacentes, como el Beamforming,
juegan un papel fundamental. El beamforming permite optimizar la eficiencia de
las transmisiones inalámbricas al dirigir las señales hacia los usuarios
específicos, maximizando así el uso de los recursos de la red y minimizando las
interferencias.
¿Qué
es el Beamforming?
El
beamforming, o formación de haces, es una técnica de procesamiento de señales
que permite que las antenas dirijan la energía de la señal hacia una dirección
determinada, en lugar de radiarla en todas direcciones como lo hacen las
antenas convencionales. Este enfoque selectivo no solo aumenta la eficiencia
energética, sino que también mejora la calidad de la señal y reduce la
interferencia en la red, lo que resulta esencial en entornos donde varios
dispositivos compiten por el acceso al espectro radioeléctrico.
Funcionamiento
del Beamforming
El
beamforming funciona al manipular las fases de las señales transmitidas por
cada elemento de un arreglo de antenas. Al ajustar los tiempos de transmisión,
las ondas pueden reforzarse en una dirección específica y cancelarse en otras.
Esto crea un "haz" de radiación que puede dirigirse hacia un
dispositivo o usuario en particular, mejorando la relación señal-ruido (SNR) y,
por lo tanto, la calidad de la conexión. Este concepto se utiliza ampliamente
en las redes 5G y 6G para manejar las complejidades que surgen del uso de
frecuencias de ondas milimétricas (mmWave), las cuales ofrecen velocidades de
transmisión más altas pero tienen un alcance limitado y son más susceptibles a
la atenuación. Por lo tanto, el beamforming se convierte en una herramienta
esencial para compensar estas limitaciones y garantizar que las señales lleguen
a su destino con la fuerza suficiente.
Beneficios
del Beamforming en redes de próxima generación
·
Mayor
eficiencia energética: Al
concentrar la señal en una dirección específica, el beamforming reduce el
desperdicio de energía que ocurre cuando las señales se dispersan en todas
direcciones. Este ahorro energético es fundamental en las redes 5G y 6G, que
están diseñadas para manejar un mayor número de dispositivos conectados, como
los que conforman el Internet de las Cosas (IoT). En lugar de transmitir con la
máxima potencia en todas las direcciones, las antenas pueden usar el
beamforming para dirigir su energía solo hacia los dispositivos que lo
necesitan, lo que aumenta la eficiencia general del sistema.
·
Mayor
capacidad del sistema: El
beamforming también permite a las redes 5G y 6G mejorar significativamente su
capacidad. En lugar de que todos los dispositivos en una celda compartan el
mismo espectro de manera indiscriminada, el beamforming permite que las antenas
comuniquen simultáneamente con múltiples dispositivos en la misma frecuencia,
pero en diferentes direcciones. Esto se conoce como Acceso Múltiple por
División Espacial (SDMA), y permite que las redes manejen una mayor densidad de
usuarios sin sacrificar la calidad de la conexión.
·
Reducción
de interferencias: Una de
las principales ventajas del beamforming es la reducción de interferencias. En
las redes tradicionales, las señales que se transmiten en todas direcciones
pueden interferir entre sí, degradando la calidad de la señal y reduciendo la
velocidad de los datos. Con el beamforming, las antenas pueden dirigir sus
señales de manera que minimicen la interferencia entre los dispositivos
cercanos, mejorando tanto la calidad de la señal como la capacidad de la red.
·
Mayor
alcance: El beamforming
también puede ayudar a extender el alcance de las señales en las redes 5G y 6G.
Dado que las frecuencias de ondas milimétricas tienen un alcance más corto que
las frecuencias más bajas, el beamforming permite que las señales lleguen más
lejos al enfocar la energía en direcciones específicas. Esto es especialmente
importante en áreas rurales o en entornos urbanos donde los edificios y otras
obstrucciones pueden bloquear las señales.
Fig.1.- Diagrama de bloques funcional de un sistema de antenas inteligente
Importancia
del Beamforming en redes 5G y 6G
Por
un lado, las redes 5G y 6G utilizan frecuencias mmWave, que oscilan entre 24
GHz y 100 GHz. Estas frecuencias permiten una transmisión de datos mucho más
rápida en comparación con las frecuencias utilizadas en redes anteriores, como
4G. Sin embargo, tienen un alcance más corto y son más susceptibles a la
interferencia y la atenuación, especialmente en entornos urbanos densos con
muchas obstrucciones físicas. El beamforming es esencial para compensar estas
limitaciones, ya que permite que las señales se dirijan de manera más precisa
hacia los usuarios, mejorando la fiabilidad y la cobertura.
A
esto se suma que los sistemas MIMO masivos son otra tecnología fundamental en
las redes 5G y 6G. MIMO (Multiple Input, Multiple Output) permite que las
antenas transmitan y reciban múltiples señales simultáneamente, lo que mejora
la capacidad de la red y la eficiencia espectral. En un sistema MIMO masivo, se
utilizan grandes matrices de antenas, y el beamforming permite coordinar estas
antenas para crear haces altamente direccionales. Esto no solo mejora la
calidad de la señal, sino que también permite a la red manejar más usuarios
simultáneamente sin degradar el rendimiento.
Con
lo anterior, para optimizar el beamforming en tiempo real, se están
desarrollando algoritmos de aprendizaje automático que permiten que las antenas
se adapten a las condiciones cambiantes del canal. A medida que los usuarios se
mueven o el entorno cambia, estos algoritmos ajustan dinámicamente los
parámetros del beamforming para mantener una conexión óptima. Esto es crucial
para la implementación de redes 5G y 6G, donde los entornos son altamente
dinámicos y se requiere una capacidad de respuesta en tiempo real.
Desarrollo
científico: enfoques para hacer beamforming más eficiente
Dada
la importancia del beamforming, antes explicada, la academia ha dedicado
esfuerzos importantes en investigación sobre nuevas y mejores técnicas para
hacer este proceso eficiente, esto, por las condiciones cambiantes y la
complejidad del entorno.
Algoritmo
de gradiente descendente para beamforming: El artículo "Adaptive Beamformers for High-Speed Mobile
Communication" introduce un algoritmo de Gradiente Conjugado (CGM), que
mejora la velocidad de convergencia y la eficiencia energética en comparación
con otros métodos como LMS, RLS y SMI. Este enfoque es especialmente útil en
redes 5G y 6G, donde la velocidad de procesamiento y la adaptación en tiempo
real son fundamentales. Al ser más rápido y eficiente, el algoritmo CGM permite
que el beamforming se ajuste rápidamente a las condiciones del canal, mejorando
la calidad de la señal y reduciendo el consumo de energía.
Estudio
de sistemas de beamforming híbridos:
Otro avance clave en la tecnología de beamforming es la combinación de sistemas
analógicos y digitales. El artículo "Estudio de sistemas de Beamforming
analógico-digitales" explora cómo estos enfoques híbridos pueden mejorar
la eficiencia energética y la flexibilidad en el control de los haces. En un
sistema híbrido, las señales se procesan en la etapa analógica antes de que se
conviertan en señales digitales, lo que reduce la cantidad de procesamiento
requerido en la etapa digital. Esto es especialmente beneficioso en redes 5G y
6G, donde la demanda de procesamiento en tiempo real es alta.
Beamforming
basado en aprendizaje profundo autosupervisado: El artículo "Robust Millimeter
Beamforming via Self-Supervised Hybrid Deep Learning" propone un enfoque
basado en aprendizaje profundo autosupervisado. Este método permite que el
sistema se ajuste a los cambios en el entorno y los datos de manera más
eficiente que los enfoques tradicionales de aprendizaje supervisado. Utilizando
bases de datos como DeepMIMO y WAIR-D, este método permite simular y probar
diferentes escenarios de beamforming, asegurando que el sistema sea robusto en
una variedad de entornos.
Los
retos en beamforming y antenas inteligentes
Las
antenas inteligentes son fundamentales para el beamforming en redes 5G y 6G, ya
que permiten ajustar dinámicamente los patrones de radiación, mejorando la
eficiencia de la señal y reduciendo interferencias. La formación de haces
adaptativa (ABF) ajusta la energía radiante en tiempo real para mantener
conexiones sólidas y minimizar la interferencia. Un ejemplo es el que se
muestra en la figura 2, en el que se dirige el haz primario a 30° y se plantea
un nulo a 0°.
Fig.2.- Patrón de
radiación con lóbulo principal a -30° y nulo a 0° en coordenadas polares
Otro
desafío del beamforming es la eliminación de lóbulos secundarios, que
interfieren con otras señales. Algoritmos avanzados como las redes neuronales
de retropropagación (RNBP) y las redes neuronales evolutivas (RNE) optimizan
los pesos de las antenas para lograr un patrón de radiación limpio, eliminando
estos lóbulos y mejorando la eficiencia espectral. Por mencionar un ejemplo
para ilustrar, se observa la figura 2 y figura 3, haciendo uso de una red
neuronal backpropagation para eliminar lóbulos secundarios en un arreglo de
antenas lineal de tipo dipolo.
Fig.3.- Patrón de
radiación con nulo a 45.5° en coordenadas polares
Fig.4.- Patrón de
radiación con nulo a 45.5° en coordenadas rectangulares
Conforme
evolucionan las redes, la integración de inteligencia artificial y algoritmos
de aprendizaje profundo permitirá ajustes en tiempo real de los patrones de
radiación, mejorando el rendimiento de las redes. Esto impulsará tecnologías
avanzadas como MIMO masivo, mejorando la capacidad de soportar más
dispositivos, ofrecer mayores velocidades y reducir la latencia, habilitando
aplicaciones como vehículos autónomos y comunicaciones satelitales.
Conclusiones:
El
beamforming se posiciona como una tecnología esencial para el éxito de las
redes 5G y 6G, permitiendo maximizar la eficiencia energética, aumentar la
capacidad del sistema, reducir interferencias y extender el alcance de las
señales en entornos desafiantes. Su capacidad para dirigir las señales hacia
los usuarios específicos asegura un uso más eficiente del espectro, lo que es
crucial en redes densas y dinámicas.
El
avance de algoritmos de optimización, como las redes neuronales RNBP y RNE,
mejora la eliminación de lóbulos secundarios, garantizando una transmisión más
limpia y eficaz. Además, la integración de la inteligencia artificial y el
aprendizaje profundo permitirá a las antenas ajustar dinámicamente sus patrones
de radiación, adaptándose a las condiciones cambiantes en tiempo real.
Estas
innovaciones no solo aumentarán el rendimiento de las redes actuales, sino que
también abrirán nuevas oportunidades para aplicaciones emergentes como los
vehículos autónomos, la realidad aumentada y las comunicaciones satelitales. En
definitiva, el beamforming será una pieza clave en el futuro de las
comunicaciones inalámbricas de alta velocidad y baja latencia, marcando un
antes y un después en la evolución de las telecomunicaciones.
Referencias:
- M. Sadiq, N. bin Sulaiman, M. M. Isa, and M. N. Hamidon, "A review on machine learning in smart antenna: Methods and techniques," TEM Journal, vol. 11, no. 2, pp. 695, 2022.
- R. Kheder, R. Ghayoula, A. Smida, I. El Gmati, L. Latrach, W. Amara, and M. I. Waly, "Enhancing beamforming efficiency utilizing Taguchi optimization and neural network acceleration," Telecom, vol. 5, no. 2, pp. 451–475, Jun. 2024.
- D. Veerendra and B. Mohammed, “Advances in smart antenna systems for wireless communication,” in Wireless Personal Communications, vol. 110, no 2, 2020, pp. 931-957.
- Mallioras, T. V. Yioultsis, N. V. Kantartzis, P. I. Lazaridis, and Z. D. Zaharis, "Enhancing adaptive beamforming in 3-D space through self-improving neural network techniques," IEEE Open Journal of the Communications Society, vol. 5, pp. 1340–1357, 2024.
- V. Dakulagi and M. Alagirisamy, "Adaptive beamformers for high-speed mobile communication," Wireless Personal Communications, vol. 113, no. 4, pp. 1691–1707, 2020.
- C. F. Campa Arvizu and M. A. Acevedo Mosqueda, Red Neuronal Backpropagation para la eliminación de lóbulos secundarios en un patrón de radiación, 2010.
- Q. Luo, S. Gao, B. S. Izquierdo, X. Yang, X. Ren, and J. Wu, "Low-cost smart antenna using active frequency selective surfaces," 2019 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP), pp. 1-3, Oct. 2019.
- N. Celik, M. F. Iskander, R. Emrick, S. J. Franson, and J. Holmes, "Implementation and experimental verification of a smart antenna system operating at 60 GHz band," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2023.
- W. Zhou, "Autonomous smart antenna systems for future mobile devices," Doctoral thesis, The University of Edinburgh, 2015.
- M. Bakhar and R. M. Vani, "Robust blind beam formers for smart antenna system using window techniques," Procedia Computer Science, vol. 93, pp. 713-720, 2016.
- M. A. Acevedo Mosqueda, “Redes neuronales y memorias asociativas en arreglos de antenas adaptativos”, Instituto Politécnico Nacional (IPN), 2014.
- X. Yang, S. Deng, M. Ji, J. Zhao, and W. Zheng, "Neural network evolving algorithm based on the triplet codon encoding method," Genes, vol. 9, no. 12, p. 626, 2018.
- N. I. A. Majid, N. N. N. A. Malik, N. A. Zakaria, and M. Z. Z. Abidin, "Beampattern optimization of collaborative beamforming in wireless sensor network using evolutionary algorithms: A comparison," in International Conference on Electrical, Control & Computer Engineering, Singapore: Springer Nature Singapore, Aug. 2023, pp. 81-92.
- Y. Sharma, Machine Learning and Additive Manufacturing Based Antenna Design Techniques, Doctoral dissertation, The University of Arizona, 2020.
- M. R. Dakkak, D. G. Riviello, A. Guidotti, and A. Vanelli–Coralli, "Federated beamforming with subarrayed planar arrays for B5G/6G LEO non-terrestrial networks," in 2024 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Apr. 2024, pp. 1-6.
Por Carlos Campa Arvizu.
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