محاكاة تقويمية مستوحاة من الكم قابلة للتكيّف لاختيار الهوائيات والتحسين المشترك في أنظمة MIMO-NOMA المدعومة بسطوح قابلة لإعادة التشكيل

لماذا أهمية موجات الهواء الأذكى

مع تزايد عدد هواتفنا وأجهزة الاستشعار والأجهزة الذكية التي تحتل طيف الترددات، يتعين على شبكات الجيل السادس المستقبلية نقل كمية أكبر بكثير من البيانات دون إهدار للطاقة. يستكشف هذا البحث طريقة جديدة لـ «نحت» موجات الراديو في الهواء باستخدام أسطح قابلة للبرمجة على الجدران وتقنيات متقدمة للهوائيات في محطة القاعدة. كما يصمم المؤلفون خوارزمية بحث ذكية، مستوحاة من أفكار الحوسبة الكمومية والمعالجة المعدنية، لتنسيق هذه الضوابط معًا بحيث تستطيع الشبكات خدمة عدد أكبر من المستخدمين بسرعة وكفاءة أعلى.

ثني الإشارات بجدران ذكية

تستخدم أنظمة الاتصالات الحديثة بالفعل العديد من الهوائيات في محطة القاعدة لإرسال عدة تيارات بيانات في آن واحد، وهي تقنية تعرف باسم MIMO. لكن الأداء لا يزال يتأثر عندما تحجب المباني المسارات المباشرة أو عندما يصبح العتاد معقدًا ويستهلك طاقة كبيرة. هناك أداتان ناشئتان تعدان بالحل. أولاً، الوصول المتعدد غير التعامدي (NOMA) يسمح لعدة مستخدمين بمشاركة نفس الزمن والتردد عبر فصلهم في مجال القدرة، مما يزيد من كمية المعلومات التي يمكن ضمّها عبر القناة. ثانياً، السطوح القابلة لإعادة التشكيل (RIS) هي ألواح رقيقة مكوّنة من عناصر عاكسة صغيرة يمكن ضبط خصائصها إلكترونيًا. من خلال ضبط إزاحات الطور بعناية، يمكن للـRIS إعادة توجيه وتقوية الإشارات اللاسلكية، ما يعيد تشكيل بيئة الراديو بدلًا من الاكتفاء بالتفاعل معها.

اختيار الهوائيات المناسبة لتوفير الطاقة

تشغيل كل هوائي في محطة قاعدة كبيرة مكلف من حيث العتاد والكهرباء. يستخدم البحث اختيار الهوائيات: يتم تفعيل مجموعة فرعية فقط من هوائيات الإرسال في أي وقت، تُختار للحفاظ على معظم الأداء مع خفض التكلفة واستهلاك الطاقة. التحدي هو تحديد أي الهوائيات يجب استخدامها، وكيفية ضبط عناصر الـRIS، وكيفية توزيع القدرة بين مستخدمي NOMA—كلها في وقت واحد. هذه القرارات مترابطة بشدة: تغيير الهوائيات النشيطة يؤثر على أفضل إعداد للـRIS، والذي بدوره يؤثر على كيفية تقسيم القدرة بين المستخدمين، والعكس صحيح. مشكلة التصميم الناتجة تمتد عبر أبعاد كثيرة ولها العديد من القيم القصوى المحلية، لذا فإن طرق التحسين القياسية غالبًا ما تتعثر أو تستغرق وقتًا طويلًا في بيئات انتشار واسعة النطاق وواقعية.

بحث مستوحى من الكم عبر فضاء الاحتمالات الكبير

لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون إطار عمل محاكاة تقويمية مستوحى من الكم قابل للتكيّف (AQSA). تحاكي المحاكاة التقويمية الكلاسيكية تبريد المعدن الساخن: في المراحل الأولى تسمح بقبول خيارات أسوأ لاستكشاف أوسع، ثم تصبح أكثر انتقائية مع انخفاض «درجة الحرارة»، لتستقر على حل جيد. يثري AQSA هذه الفكرة بطريقتين. أولاً، يستعير من الحوسبة الكمومية بتمثيل الخيارات—مثل تشغيل أو إطفاء هوائي، أو أي طور يجب أن تتخذه لوحة سطح—من خلال سعات احتمالية، شبيهة بتراكب الحالات. قياس هذه الحالات يولد تكوينات ملموسة، في حين أن خطوات دوران على طريقة الكم تميل تدريجيًا هذه الاحتمالات نحو الخيارات ذات الأداء الأفضل. ثانياً، يقوم AQSA بتكييف جدول درجة الحرارة أثناء التشغيل استنادًا إلى مدى تواتر قبول الحلول الجديدة، فيحافظ على مستوى استكشاف مرتفع عندما يتباطأ التقدم ويسرّع التقارب عندما يتحسن البحث باستمرار.

تجريب الطريقة الجديدة

يضمّن الباحثون AQSA داخل حلقة تصميم مشتركة تعمل على تحسين ثلاثة مكونات بشكل متكرر: توزيع القدرة بين مستخدمي NOMA، اختيار هوائيات محطة القاعدة النشطة، ونماذج طور عناصر الـRIS. يختبرون المنهج في محاكيات حاسوبية مفصلة لنظام هبوط موجي مليمتر عند نحو 28 غيغاهرتز، مع عشرات هوائيات الإرسال، والعديد من عناصر الـRIS، ومستخدمين متعددين. عبر مجموعة واسعة من الظروف—قوى إرسال مختلفة، نسب إشارة إلى ضوضاء، أعداد هوائيات وبلاطات RIS مختلفة، وأعداد مستخدمين متفاوتة—يحقق التصميم القائم على AQSA باستمرار كفاءة طيفية أعلى (بتات أكثر في الثانية لكل هرتز) مقارنةً بخوارزميات مبسطة منافسة مثل المحاكاة التقويمية التقليدية، تحسين سرب الجسيمات، وتحسين ذئب الرمادي. كما يحوّل القدرة إلى بيانات مفيدة بشكل أكثر فعالية، محققًا كفاءة طاقة أفضل مع إبقاء زمن الحساب واقعياً للأنظمة الكبيرة.

موازنة التغطية والعدالة والتعقيد

بعيدًا عن معدلات البيانات العامة، تظهر الدراسة أن الأنظمة المدعومة بـRIS والمضبوطة بواسطة AQSA يمكنها تحسين قوة الإشارة للمستخدمين وتحقيق توازن أفضل في الأداء بينهم، خاصة مع زيادة عدد الهوائيات أو عناصر الـRIS. تستغل الخوارزمية درجات الحرية الإضافية من المصفوفات الأكبر بشكل أكمل من الطرق المنافسة، ومع ذلك ما زالت تقيّد عدد الهوائيات التي يتم تشغيلها فعليًا، متجنبة زيادة تكلفة العتاد. يفحص المؤلفون أيضًا كيف يؤثر ترتيب فك الترميز في NOMA على الأداء ويؤكدون أن ترتيبًا مختارًا بعناية، مقترنًا بـAQSA، يعزز الكفاءة الطيفية أكثر.

ماذا يعني هذا لشبكات المستقبل

بعبارة بسيطة، يبين البحث أن جعل بيئة الراديو قابلة للبرمجة ثم استخدام استراتيجية بحث ذكية وقابلة للتكيّف لتنسيق هوائيات محطة القاعدة، الأسطح الذكية، وتقاسم القدرة يمكن أن يعزز بشكل كبير السرعة وتوفير الطاقة في شبكات الاتصالات المستقبلية. بدل الاعتماد على عتاد ضخم أو تصاميم جامدة، يوجّه AQSA النظام نحو إعدادات قريبة من المثلى بجهد معقول، حتى مع تزايد عدد الهوائيات والمستخدمين وعناصر الأسطح. يشير ذلك إلى أن التحسين المستوحى من الكم المقترن بالأسطح القابلة لإعادة التشكيل قد يكون مسارًا عمليًا نحو نشرات 6G الكثيفة والموفرة للطاقة وإنترنت الأشياء.

الاستشهاد: Farghaly, S.I., Dawood, H.S. & Fouda, H.S. Quantum-inspired adaptive simulated annealing for antenna selection and joint optimization in RIS-assisted MIMO-NOMA systems. Sci Rep 16, 13623 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-47710-4

الكلمات المفتاحية: سطح ذكي قابل لإعادة التشكيل, MIMO NOMA, اختيار الهوائي, تحسين مستوحى من الكم, كفاءة الطاقة 6G