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Imagine un mundo donde cada dispositivo inteligente, desde sensores de tráfico hasta monitores de salud portátiles, puede comunicarse sin problemas. Esta visión está en el corazón de la comunicación de tipo de máquina masiva (MMTC), una piedra angular de redes móviles 5G y Future 6G.
En pocas palabras, MMTC tiene como objetivo conectar una cantidad sin precedentes de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), hasta 1 millón por kilómetro cuadrado, lo que les permite enviar esporádicamente pequeñas explosiones de datos. Esta capacidad es crucial para los avances en ciudades inteligentes, vehículos autónomos y atención médica remota, entre muchas otras aplicaciones.
Un enfoque clave para habilitar esta conectividad masiva es a través de esquemas de comunicación “sin subvenciones”. A diferencia de la comunicación celular tradicional, donde los dispositivos primero deben solicitar el permiso de una estación base para transmitir, los esquemas sin subvenciones permiten que los dispositivos envíen datos sin autorización previa.
Esto simplifica el proceso de comunicación, reduciendo significativamente el procesamiento y el consumo de energía en los dispositivos finales y las operaciones de programación en las estaciones base. Sin embargo, los esquemas sin subvenciones vienen con un inconveniente significativo: el mayor riesgo de colisiones de datos cuando muchos dispositivos transmiten simultáneamente, lo que puede conducir a fallas de congestión y comunicación de la red.
En un esfuerzo por abordar estos desafíos críticos, un equipo de investigación dirigido por el profesor Shigeo Shioda de la Escuela de Informática de Graduados, Universidad de Chiba, Japón, ha desarrollado un modelo analítico integral para evaluar el desempeño de los esquemas de comunicaciones sin subvenciones. Su papel, que era publicado En Computer Communications, explora cómo un método sin subvenciones ampliamente conocido llamado “Aloha Slotted” funciona en un entorno IoT densamente poblado.
Otros miembros del equipo incluyeron al Sr. Yuki, quien también es de la Universidad de Chiba, y el profesor Takeshi Hirai de la Escuela de Graduados de Ciencias y Tecnología de la Información, la Universidad de Osaka.
Este documento es una versión extendida de un estudio que recibió el premio al Mejor Papel en ACM MSWIM 2023 (presentado en la 26ª Conferencia Internacional sobre Modelado, Análisis y Simulación de Sistemas Inalámbricos y Móviles), una conferencia internacional en el campo del modelado de rendimiento y evaluación de sistemas de comunicación inalámbrica, clasificada como una conferencia central A. Rango A.
El enfoque del equipo implicó la creación de un modelo analítico sofisticado basado en la geometría estocástica, una herramienta matemática para analizar sistemas con elementos distribuidos al azar. Asumieron que tanto las estaciones base como los dispositivos IoT están dispersos en un área de manera estadísticamente aleatoria pero predecible.
Luego analizaron tres escenarios diferentes para ALOHA ranurado: una versión básica sin mejoras especiales, una versión que incorpora una técnica de cancelación de interferencia llamada “Noma” y una versión que emplea el control de energía, donde los dispositivos pueden ajustar su propia fuerza de señal. El equipo se centró en dos indicadores clave de rendimiento, a saber, la probabilidad de éxito de la transmisión y el rendimiento de la estación base (cuántos datos puede recibir una estación base en un plazo determinado).
Sus hallazgos revelaron muchas dinámicas complejas para las diferentes versiones de Aloha. Si bien la cancelación de la interferencia mejoró el rendimiento de la estación base hasta en un 20% en algunos casos, no resolvió lo que se conoce como el “problema cercano a los fines”. Este es un fenómeno en el que los dispositivos más cercanos a una estación base tienen una probabilidad mucho mayor de transmisión exitosa, mientras que los más lejos luchan.
Sorprendentemente, el estudio encontró que la cancelación de interferencia era más efectiva para dispositivos a distancias intermedias, no aquellos muy cercanos o muy lejos de la estación base. Por otro lado, si bien la aplicación de control de potencia abordó con éxito el problema cercano a FAR y aseguró oportunidades de transmisión más justas para todos los dispositivos, condujo a una disminución sustancial en el rendimiento general de la red.
“Nuestro estudio revela que las comunicaciones con sede en Aloha enfrentan una compensación inherente entre dos objetivos conflictivos: la equidad, en el sentido de que los dispositivos deben tener las mismas oportunidades para comunicarse independientemente de su distancia desde la estación base y el rendimiento, el objetivo de permitir que una sola estación base reciba datos de tantos dispositivos como sea posible”, explica el profesor Shioda.
“En otras palabras, es fundamentalmente difícil lograr la equidad y el máximo rendimiento simultáneamente”. Esto destaca un desafío de diseño crítico para futuras redes IoT, lo que sugiere que depender únicamente de los esquemas sin subvenciones podría no ser factible para lograr un rendimiento óptimo y un acceso equitativo.
En general, los resultados de este estudio ayudarán a guiar el desarrollo de IoT. Comprender las compensaciones fundamentales en los esquemas de comunicación es crucial para diseñar redes de próxima generación que sean eficientes y justas.
“Hemos arrojado luz sobre las limitaciones inherentes de las redes IoT que formarán la columna vertebral de las futuras sociedades impulsadas por IoT. Estas limitaciones provienen del uso de esquemas de comunicación sin subvenciones y pueden superarse potencialmente mediante la adopción de esquemas basados en subvenciones. En el trabajo futuro, pretendemos explorar más esta posibilidad”, concluye el profesor Shioda.
Las aplicaciones emocionantes en tales sociedades incluyen comunicaciones de vehículos a todo, en las que los vehículos y los datos de intercambio de infraestructura vial, y atención médica remota utilizando dispositivos portátiles, donde la alta confiabilidad de la comunicación es esencial para monitorear información vital.
Más información: Yuki Ichimura et al, Modelado y análisis de rendimiento de ALOHA ranurado con cancelación de interferencia para MMTC, comunicaciones informáticas (2025). Doi: 10.1016/j.comcom.2025.108177
Proporcionado por la Universidad de Chiba
Cita: el modelo analítico evalúa el rendimiento de la comunicación sin subvenciones en un entorno IoT densamente poblado (2025, 30 de junio) Recuperado el 30 de junio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-06- analítico-sincant-sincomunicación-densely.html
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