Energy Harvesting-Aware Design for Wireless Nanonetworks

Nanotechnology advancement promises to enable a new era of computing and communication devices by shifting micro scale chip design to nano scale chip design. Nanonetworks are envisioned as artifacts of nanotechnology in the domain of networking and communication. These networks will consist of nodes of nanometer to micrometer in size, with a communication range up to 1 meter. These nodes could be used in various biomedical, industrial, and environmental monitoring applications, where a nanoscale level of sensing, monitoring, control and communication is required. The special characteristics of nanonetworks require the revisiting of network design. More specifically, nanoscale limitations, new paradigms of THz communication, and power supply via energy harvesting are the main issues that are not included in traditional network design methods. In this regard, this dissertation investigates and develops some solutions in the realization of nanonetworks. Particularly, the following major solutions are investigated. (I) The energy harvesting and energy consumption processes are modeled and evaluated simultaneously. This model includes the stochastic nature of energy arrival as well as the pulse-based communication model for energy consumption. The model identifies the effect of various parameters in this joint process. (II) Next, an optimization problem is developed to find the best combination of these parameters. Specifically, optimum values for packet size, code weight, and repetition are found in order to minimize the energy consumption while satisfying some application requirements (i.e., delay and reliability). (III) An optimum policy for energy consumption to achieve the maximum utilization of harvested energy is developed. The goal of this scheme is to take advantage of available harvested energy as much as possible while satisfying defined performance metrics. (IV) A communication scheme that tries to maximize the data throughput via a distributed and scalable coordination while avoiding the collision among neighbors is the last problem to be investigated. The goal is to design an energy harvesting-aware and distributed mechanism that could coordinate data transmission among neighbors. (V) Finally, all these solutions are combined together to create a data link layer model for nanonodes. We believe resolving these issues could be the first step towards an energy harvesting-aware network design for wireless nanosensor networks

Self-organized Network Management Model For Next Generation Wireless Heterogeneous Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2014Son yıllarda artan mobil cihaz kullanımı ve beraberinde getirdiği yüksek ağ trafiği, iş çıkarımı ve gecikme problemlerini gündeme getirmiştir. Kullanıcı paketleri giderek artan bir gecikme ve seğirme ile karşılaşmaya başlamış ve bunun neticesinde iş çıkarımı aşırı düzeyde düşmüştür. LTE sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulamaya alınmasıyla birlikte frekansların tekrardan kullanımı ve taşıyıcı birleştirme fikirleri gündeme gelmiştir. Ancak taşıyıcı birleştirme ağ kapasitesinde aktif bir uygulama olmakla birlikte güç tüketimi konusunda kayda değer bir gelişme sunamamıştır. Güç tüketimi bakımından frekansların tekrar kullanılabilirliği ve beraberinde getirdiği küçük ağ yapıları fikri nispeten daha parlak sonuçlar yaratmıştır. Temel olarak, daha sınırlı alanlarda daha düşük güçte baz istasyonları kurularak aynı frekansların kullanılması fikrine dayanan bu yöntem, kullanıcıyla olan mesafenin az olmasından dolayı güç tüketiminde azalma getirmiştir. Ancak küçük ağ sistemlerinin kullanımlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, farklı ağların birbirine yaptığı girişim giderek artmıştır. Artan girişim problemi netice itibariyle güç tüketiminde azımsanmayacak bir artışa neden olmuştur. Aynı zamanda, ağ yapısının heterojen özellik kazanmasıyla birlikte kaynak atama da giderek zorlaşan bir alan olmuş ve netice itibariyle hem sermaye harcamalarını hem de işletim masraflarını arttırmıştır. Bu süreçte, kapasite artışını kontrol etmek için uygulanan bir diğer yöntem ise ağ içerisindeki baz istasyonunun yayın gücünü arttırmaktır. Felsefe olarak, baz istasyonunun yayın gücünün artması beraberinde ağın iş çıkarımının artmasını tetiklemektedir. Bu felsefeye dayanarak daha yüksek kapasiteye sahip, çok daha yüksek güç tüketimi olan kablosuz ağ bağlantı noktaları geliştirilmiştir. Ancak güç tüketimindeki aşırı artış, artan girişim problemi nedeniyle iş çıkarımında kısıtlı miktarda bir artış sağlarken, hem işletim maliyetlerinin hem de elektronik yaşlanmanın artmasına neden olmuştur. Bu yaşlanma problemiyle cihazların kullanım ömürleri ciddi miktarda azalırken sermaye masrafları da üssel olarak artmıştır. Uygulanan bu yöntemler ağ performansı ile güç tüketimi arasındaki ödünleşimi keskin bir şekilde ortaya koymuştur. Bu nedenle performans bakımından üstün olan ağ yönetim sistemlerinde, güç tüketimini iyileştirmek için ilave yöntemler araştırılmaya başlanmıştır. Bu araştırmalar göstermiştir ki güç tüketimindeki problemlerin başlıca nedeni yönetim sisteminin gün içinde sıklıkla değişen trafik akışını takip edememesidir. Bu nedenle ağ sistemleri genellikle ağa fazlaca kaynak sunmakta bu da güç tüketiminde ciddi artışa neden olmaktadır. Kendini düzenleyen ağ yönetim mekanizması gün içerisinde aktif olarak değişmekte olan trafik ve ağ koşullarının yönetim mekanizmasınca etkin bir şekilde kontrol edilerek, ağ yapısının en verimli yapıya getirilmesini sağlamaktadır. Bu en iyileme işlemi kendini düzenleyen ağ yönetim sistemlerinde tanımlanmış olan üç adet temel yapıya dayanmaktadır. Bu yapılar kendini ayarlama, kendini en iyileme ve kendini iyileştirmedir. Ağ yapısındaki bu ödünleşimin görünürlüğü, kendini düzenleyen ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte azalmıştır. Ancak bu ödünleşim, yeni bir kullanıcı yapısının geliştirilmesiyle birlikte yeniden görünür hale gelmiştir. Tümdevre tasarımında ve gerçeklenmesinde ortaya çıkan ilerlemeler çok daha gelişmiş ve verimli sistemlerin hem daha ucuza hem de daha küçük boyutlarda yapılmasını sağlamıştır. Bu durum ise günlük hayatta sıkça kullanılmakta olan kullanıcı cihazlarına RF alıcı ve vericilerinin eklenmesine olanak sağlamıştır. Bu cihazlar gün içerisinde oldukça fazla miktarda veri oluşturmakta ve bu verileri kendi iş tanımlarına göre belli birimlere iletmektedirler. Bu cihazların RF yapıları taşımasıyla birlikte, bu veri akışını sağlamak için birbirlerine bağlanması fikri ortaya çıkmıştır. Bu şekilde, cihazların ağı (CA) fikri ilk defa ortaya atılmıştır. Bu yeni ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte ortaya daha önceden var olmayan yeni bir kullanıcı tipi çıkmıştır. Klasik mobil kullanıcıdan farklı olarak, gecikme ya da seğirme konusunda herhangi bir performans beklentisi olmayan bu cihazlar açısından, en önemli kriter güç tüketimidir. Bu bakımdan geliştirilmiş olan bu yeni kullanıcı türü mobil kullanıcılarla duyarga cihazlarının arasında bir yapıya sahiptir. Ancak var olan kendini düzenleyen ağ yönetim modelleri önceliği ağın servis kalitesini en iyilemeye ayırdıklarından, yeni gelişmiş olan cihazlar açısından yetersiz kalmışlardır. Şu anda günlük cihaz yönetiminde genellikle doğaçlama yöntemler ve duyarga ağlarında kullanılmakta olan algoritmalar kullanılmaktadır. Ancak günlük cihaz ağıyla mobil kullanıcı ağlarının arasındaki etkileşimlerin artması beraberinde her iki kullanıcıyı birlikte kontrol edebilen sistemlerin geliştirilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Bu tez kapsamında her iki kullanıcı modelini de etkin bir şekilde yönetebilecek kendini düzenleyebilen ağ yapısı önerilemektedir. Bu amaçla iki farklı kullanıcı için ayrı ayrı performans beklentilerini karşılayabilen birer ağ kontrol sistemi geliştirilmiş olup, arkasından bu iki model birleştirerek, her iki kullanıcı modeline de yüksek performansla hizmet sunabilen bir yapı geliştirilmiştir.  Bu amaçla öncelikle doğadan esinlenilerek, kendini düzenleyen ağ yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda basitlik ve etkin olma özelliklerinin yanı sıra güçlü bir bellek yönetimi özelliğine sahip olmasından dolayı bağışıklık sistemi model alınmıştır. Tasarım süresinde bağışıklık sistemindeki B-hücresi, T-hücresi, Timüs organı ve antijen yapılarından esinlenilerek önerdiğimiz kendini düzenleyen yapının kendini ayarlama, kendini en iyileme, kendini iyileştirme ve problem tespiti kısımları tasarlanmıştır. Önermekte olduğumuz yapı, pek çok küçük ağ taşıyan bir ağı yönetmekte olan ana baz istasyonları için tasarlanmıştır. Küçük ağ baz istasyonları, haberleşme için kullanmakta oldukları gücü ve kullanıcı sayısını ana baz istasyonuna yollamaktadırlar. Verilen bu değerlere göre ana baz istasyonu, küçük ağ baz istasyonunun enerji verimini incelemekte ve verimsiz olduğuna karar vermesi durumunda daha önceden tanımlanmış olan üç farklı yöntemden birini olasılıksal olarak seçmektedir. Uygulanan yöntemin uygunluğu, T-hücresinden esinlenilmiş olan kendini en iyileme birimi tarafından incelenmekte ve bunun geçerli bir yöntem olup olmadığına karar verilmektedir. Verimin uygun olduğuna karar verilmesi halinde, karşılaşılan ağ sorunuyla uygulanan yöntem birbiriyle eşleştirilerek saklanmaktadır. Eğer uygun olmadığına karar verilirse, bu eşleştirme kaldırılmakta ve böylece etkin olmayan yöntem elenmektedir. Bu yöntem neticesinde en uygun çözümleri taşıyan yapıların oluşması sağlanacaktır ki; bu da bir sonraki hedefimiz olan hizmet alanındaki iyileşmeyi önümüze getirmektedir. Timüs organından esinlenilmiş olan kendini iyileştirme yapısı ağ yönetiminin politikasına karar vermekte ve bu politikaya göre sorunlu durumları belirlemektedir. Tez kapsamında aynı zamanda Markov yapısı sunulmuş olup kararlı bir yapıda baz istasyonlarının hangi metotları aktif bir şekilde kullanacakları incelenmiştir. Benzetim sonuçları ortaya koymaktadır ki; önerilmiş olan yapı enerji tüketimini düzenleyip ağdaki yük dağılımını iyileştirirken, ağa kabul oranında %26 bir iyileşme sunmaktadır. İkinci olarak, günlük ağ cihazları için kendini düzenleyebilen bir sistem önerilmiştir. Bu yapıda ağın güç tüketiminin daha verimli bir hale getirilmesi hedeflenmiş olup bu amaçla kullanılmayan cihazların uykuya yatırılması esasına dayanan bir en iyileme tekniği geliştirilmiştir. Bu yapı içerisinde öncelikle gözlenilmesi beklenen olay yoğunluğu kullanılarak, aktif olması gereken cihaz sayısına karar verilmiştir. Hesaplanan bu cihaz sayısı hedeflenen olay yoğunluğunu gözlemlemek için kullanılması gereken cihaz yoğunluğudur. Bu yoğunluğun hesaplanması sırasında aktif kapsama alanı denilen bir katsayı tasarlanmış ve böylece aynı alanı kapsayan cihazların bu hesaplamada hata oluşturması engellenmiştir. Cihazların açık ve kapalı olacakları aralıkların belirlenmesi sırasında, çakışma katsayısı ve uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılmıştır. Çakışma katsayısı cihazın başka cihazlar tarafından kapsanmayan bölgeleri ne kadar kapsadığına göre hesaplanmakta ve bu şekilde bir liste yapılmaktadır. Öncelikle, en yüksek çakışma katsayısına sahip cihazlar aktif hale getirilirler. Yeterli cihaz sayısına ulaşılamaması durumundaysa uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılır. Uzaysal bağıntıların yerel bilgisi ile cihazların geriye kalan cihazlara olan uzaklıkları temel alınarak bir sıralama yapılır ve diger aktif cihazlara en uzak olan cihazlar aktif hale getirilerek, gerekli olan diğer cihazlar çalıştırılırlar. Yapılmış olan benzetimler süresince toplamda yetmiş adet cihaz için ağ yapısı incelenmiş olup, neticede hem cihazların ömürleri hem de sürdürülebilirlikleri gözlemlenmiştir. Cihazların ömürleri güçlerinin bittiği zaman olarak belirlenmiş olmakla birlikte, sürdürülebilirlik sınırı, cihazların toplam kapsama alanının %30 oranında düştüğü nokta olarak belirlenmiştir. Netice itibariyle sürdürülebilirlik anlamında %150 gibi bir artış gözlenirken, cihaz ömrü anlamında %220 lik bir artış sağlanmıştır. Daha önceden de anlatıldığı gibi, bu tezin kapsamındaki en temel amaç farklı kullanıcı tiplerinin haberleşmelerini yani hem günlük cihaz haberleşmesini hem de klasik mobil kullanıcı haberleşmesini kontrol edebilen bir ağ yönetim yapısının gerçeklenmesidir. Bu amaçla, daha önceden tanımlamış olduğumuz bağışıklık sisteminden esinlenilmiş kendini düzenleyebilen ağ yapısı ile kendini düzenleyebilen cihazlar yapısını birleştirmiş bulunmaktayız. Bu çalışmada daha önceki çalışmalara ek olarak üç farklı ağ politikası tanımlanmıştır. Bunlar en yüksek performans politikası, en enerji verimli çalışma politikası ve dengeli çalışma politikası olarak gruplandırılabilirler. Bu politikalar yardımıyla gün içerisinde özellikle mobil kullanıcıların beklentisinde ortaya çıkan değişiklikleri takip edebilen bir ağ yapısı tasarlanmıştır. Bunun yanı sıra olay yoğunluğu hesaplanırken, ağırlıklı olasılık fonksiyonu kullanılarak daha fazla olay görülen bölgelerde daha fazla cihazın çalıştırılması sağlanmıştır. Bu ağırlıklı çalışma yönteminin işler hale gelebilmesi için, ağ yapısı temel olarak üç ana kısma bölünmüş ve cihaz yaşam süresindeki incelemeler bu üç ana bölgede farklı olay sıklıklarıyla gerçeklenmiştir. Gerçekleme sonuçları göstermektedir ki, önermekte olduğumuz yöntem karışık kullanıcı çeşitlerini başarılı bir şekilde kontrol edebilmektedir. Tasarımımızın direkt olarak baz istasyonlarını hedef alması, hem kurulum hem de işletim alanlarında ekonomik kazançlar sağlaması ve performanslarda ilerleme oluşturması nedenleriyle özellikle telekomünikasyon şirketleri tarafından kullanılacağı düşünülmektedir. Öte yandan daha gelişmiş haberleşme sistemleri ile hem kullanıcılara sunulan hizmet kalitesi arttırılacak hem de enerji tüketimini ve böylece CO2 salınımını azaltarak çevreye verilen zarar önlenecektir.Increase in mobile devices and RF applications, triggered a bottleneck in the throughput and coverage. Even though the carrier aggregation solved the capacity problems, the quality of service (QoS) decreased tremendously in terms of peak data rates and latency. Providing an effective solution, LTE-A, which integrates the full-frequency reusing scenarios, is proposed. By this way, the idea of micro and femto cells is developed. These small cells are relatively low powered, capable of handling lower number of users and have smaller coverage areas. However, the heterogeneity of networks increased the interference problems interference and eventually resulted in resource allocation problems. Another applied solution to this capacity need is to increase the transmission power of the main base stations. As a general knowledge, it is known that increasing transmission power always increases the throughput. Based on this fact, higher capacity wireless links that consumes higher energy are designed. Both the small cell solution and the higher powered wireless link solution increase the energy consumption of the network. This high power dissipation pointed the tradeoff between energy efficiency and spectral efficiency. The higher power dissipation causes higher operational costs and electronic aging problem, which eventually increases the CAPEX. Due to this, energy optimization algorithms, which can decrease energy consumption while maintaining performance of the network, are investigated. The researches showed that the most of the energy consumption is due to the dynamic nature of the daily traffic. Over providing the network, which eventually causes resource mismanagement, solves the wireless links lack of ability of adaptation to the network's dynamic nature. Self-organizing networks are capable of following the dynamic nature of the network. Using its three predefined bloc, i.e. self-configuration, self-optimization and self-healing, it can adapt itself to the traffic changes and also needs more human intervention.  Even though, the development of self-organizing network structure decrease the visibility of the trade off between spectral energy and energy efficiency, the deployment of a new user type bring out the previous problems. The developments in very and ultra large-scale integration and the decrease in the integrated circuit prices caused the spread of consumer electronics that contains RF modules, namely “things”. These thing devices (TD) produce large amount of data that are gathered from their environment based on their work definitions. The idea of connecting these TDs created the concept of Internet of Things (IoT). However, these new type of users are different from the existing mobile users. They have different QoS requirements and performance metrics. For most of the devices, the latency and jitter are not a realistic problem and they have no throughput concerns. However, they try to optimize their energy consumption over a large period. Due to this reason, they can be classified as a hybrid structure that exists between mobile devices and sensor nodes. The existing self-organizing network deployments are incapable of handling these devices as the existing network management topologies give particular importance to the optimization of the network QoS, which is not valid for TDs. For most of the network management deployments, the applied most optimal network deployment is the worst network topology for IoT networks. The Ad-Hoc algorithms and scheduling algorithms are maintaining the topology management frameworks so far. However, the increasing interactions between these two different user types, i.e. TDs and mobile users, brought the necessity of a complete architecture that can handle both of the users. In this study, a self-organized network management framework that can handle the hybrid user types is proposed. During the development phase of this management framework, we have designed two different network management frameworks for two different homogenous networks.  First, we have developed an immune inspired green self-organizing network (I2-gSON) controller that handles the throughput-concerned mobile users. During this study, we inspired from the immune system concepts and redefined the self-organizing network blocks using immune system features. More specifically, we inspired form B-cell, T-cell, Thymus and antigen concepts and mapped them to the self-configuration, self-optimization, self-healing and low energy efficiency concepts, respectively. The considered network topology consists of small cells and the users. The proposed framework is designed for the main base station structures of the network. The proposed framework uses three actions in the self-configuration block and tries to decrease the power consumption while maintaining the acceptance ratio of the base stations. By the end of the simulations, we observed that the proposed framework stabilizes the energy consumption of the network while increasing the acceptance ratio by 26%. Our second design proposes a self-organizing framework for IoT devices. In this study, we divided the TD types into two, i.e. trigger based devices (TBD) and periodic signaling devices (PSD). The proposed framework looks into the problems of coverage, energy efficiency for IoT. The self-organizing framework of this study decreases the human intervention. We explore first a tradeoff between the coverage and energy demands through simulation studies. Then, we defined two decision metrics, called as conflict and spatial parameters that are used to tune the extent of coverage and region of overlap. Both of these parameters are utilized for network management in self-optimization process. In addition, we develop a sleep mode optimization technique in order to minimize the energy consumption and stabilize the battery lifetime, which is a novel approach that considers the spatial distributions. These results showed that this technique provides 150% increase in durability with 220% increase in the overall lifetime. Finally, using these two different frameworks we proposed a novel hybrid topology management framework that can handle both IoT devices and mobile users. Developing this study, we used the strongholds of each framework and integrated them. We defined three-operation policy that effects the network deployment, i.e. high performance (HP), most energy efficient (MEE) and balanced system (BaS). The mobile user network topology is decided according to the active policy that is determined by the time of the day. IoT deployment is determined using the previously explained self-organizing framework. We used a weighted approach to determine the event probability and to maintain a higher event observation rate. In order to integrate this weighted approach, the network is divided into three subgroups. The simulation results proved that the proposed network could handle both IoT devices and mobile users and maintain high performance with a high-energy efficiency.Yüksek LisansM.Sc

Networking Architecture and Key Technologies for Human Digital Twin in Personalized Healthcare: A Comprehensive Survey

Digital twin (DT), refers to a promising technique to digitally and accurately represent actual physical entities. One typical advantage of DT is that it can be used to not only virtually replicate a system's detailed operations but also analyze the current condition, predict future behaviour, and refine the control optimization. Although DT has been widely implemented in various fields, such as smart manufacturing and transportation, its conventional paradigm is limited to embody non-living entities, e.g., robots and vehicles. When adopted in human-centric systems, a novel concept, called human digital twin (HDT) has thus been proposed. Particularly, HDT allows in silico representation of individual human body with the ability to dynamically reflect molecular status, physiological status, emotional and psychological status, as well as lifestyle evolutions. These prompt the expected application of HDT in personalized healthcare (PH), which can facilitate remote monitoring, diagnosis, prescription, surgery and rehabilitation. However, despite the large potential, HDT faces substantial research challenges in different aspects, and becomes an increasingly popular topic recently. In this survey, with a specific focus on the networking architecture and key technologies for HDT in PH applications, we first discuss the differences between HDT and conventional DTs, followed by the universal framework and essential functions of HDT. We then analyze its design requirements and challenges in PH applications. After that, we provide an overview of the networking architecture of HDT, including data acquisition layer, data communication layer, computation layer, data management layer and data analysis and decision making layer. Besides reviewing the key technologies for implementing such networking architecture in detail, we conclude this survey by presenting future research directions of HDT

Enabling Technology in Optical Fiber Communications: From Device, System to Networking

This book explores the enabling technology in optical fiber communications. It focuses on the state-of-the-art advances from fundamental theories, devices, and subsystems to networking applications as well as future perspectives of optical fiber communications. The topics cover include integrated photonics, fiber optics, fiber and free-space optical communications, and optical networking

High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications

This open access book was prepared as a Final Publication of the COST Action IC1406 “High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications (cHiPSet)“ project. Long considered important pillars of the scientific method, Modelling and Simulation have evolved from traditional discrete numerical methods to complex data-intensive continuous analytical optimisations. Resolution, scale, and accuracy have become essential to predict and analyse natural and complex systems in science and engineering. When their level of abstraction raises to have a better discernment of the domain at hand, their representation gets increasingly demanding for computational and data resources. On the other hand, High Performance Computing typically entails the effective use of parallel and distributed processing units coupled with efficient storage, communication and visualisation systems to underpin complex data-intensive applications in distinct scientific and technical domains. It is then arguably required to have a seamless interaction of High Performance Computing with Modelling and Simulation in order to store, compute, analyse, and visualise large data sets in science and engineering. Funded by the European Commission, cHiPSet has provided a dynamic trans-European forum for their members and distinguished guests to openly discuss novel perspectives and topics of interests for these two communities. This cHiPSet compendium presents a set of selected case studies related to healthcare, biological data, computational advertising, multimedia, finance, bioinformatics, and telecommunications

Facilitating Internet of Things on the Edge

The evolution of electronics and wireless technologies has entered a new era, the Internet of Things (IoT). Presently, IoT technologies influence the global market, bringing benefits in many areas, including healthcare, manufacturing, transportation, and entertainment. Modern IoT devices serve as a thin client with data processing performed in a remote computing node, such as a cloud server or a mobile edge compute unit. These computing units own significant resources that allow prompt data processing. The user experience for such an approach relies drastically on the availability and quality of the internet connection. In this case, if the internet connection is unavailable, the resulting operations of IoT applications can be completely disrupted. It is worth noting that emerging IoT applications are even more throughput demanding and latency-sensitive which makes communication networks a practical bottleneck for the service provisioning. This thesis aims to eliminate the limitations of wireless access, via the improvement of connectivity and throughput between the devices on the edge, as well as their network identification, which is fundamentally important for IoT service management. The introduction begins with a discussion on the emerging IoT applications and their demands. Subsequent chapters introduce scenarios of interest, describe the proposed solutions and provide selected performance evaluation results. Specifically, we start with research on the use of degraded memory chips for network identification of IoT devices as an alternative to conventional methods, such as IMEI; these methods are not vulnerable to tampering and cloning. Further, we introduce our contributions for improving connectivity and throughput among IoT devices on the edge in a case where the mobile network infrastructure is limited or totally unavailable. Finally, we conclude the introduction with a summary of the results achieved

Journal of Telecommunications and Information Technology, 2009, nr 4

kwartalni

one6G white paper, 6G technology overview:Second Edition, November 2022

6G is supposed to address the demands for consumption of mobile networking services in 2030 and beyond. These are characterized by a variety of diverse, often conflicting requirements, from technical ones such as extremely high data rates, unprecedented scale of communicating devices, high coverage, low communicating latency, flexibility of extension, etc., to non-technical ones such as enabling sustainable growth of the society as a whole, e.g., through energy efficiency of deployed networks. On the one hand, 6G is expected to fulfil all these individual requirements, extending thus the limits set by the previous generations of mobile networks (e.g., ten times lower latencies, or hundred times higher data rates than in 5G). On the other hand, 6G should also enable use cases characterized by combinations of these requirements never seen before, e.g., both extremely high data rates and extremely low communication latency). In this white paper, we give an overview of the key enabling technologies that constitute the pillars for the evolution towards 6G. They include: terahertz frequencies (Section 1), 6G radio access (Section 2), next generation MIMO (Section 3), integrated sensing and communication (Section 4), distributed and federated artificial intelligence (Section 5), intelligent user plane (Section 6) and flexible programmable infrastructures (Section 7). For each enabling technology, we first give the background on how and why the technology is relevant to 6G, backed up by a number of relevant use cases. After that, we describe the technology in detail, outline the key problems and difficulties, and give a comprehensive overview of the state of the art in that technology. 6G is, however, not limited to these seven technologies. They merely present our current understanding of the technological environment in which 6G is being born. Future versions of this white paper may include other relevant technologies too, as well as discuss how these technologies can be glued together in a coherent system