С.Г. Мосин1

1 Казанский (Приволжский) федеральный университет (г. Казань, Россия)
1 ООО «ЛабСистемс» (г. Владимир, Россия)
1 smosin@ieee.org

Постановка проблемы. К длительности автономной работы пользовательского оборудования узкополосного Интернета вещей (UE NB-IoT – User Equipment for Narrowband Internet-of-Things) предъявляют высокие требования – до 10 лет при использовании аккумуляторной батарее емкостью 5 А·ч. Стандарт предусматривает перевод UE NB-IoT в режимы пониженного энергопотребления – расширенный прерывистый прием (eDRX – Extended Discontinuous Reception) и энергосбережения (PSM – Power Saving Mode). Однако наибольшее потребление энергии приходится на передачу данных, в ходе которой обеспечивается требуемое качество обслуживания (QoS – Quality of Service) за счет механизмов многократного повторения передачи ресурсных единиц и перехода на менее эффективные схемы модуляции и кодирования. Разные конфигурации радиоресурсов линии вверх (UL – Uplink), используемые для передачи данных фиксированной длины от UE NB-IoT к базовой станции (eNB), могут приводить к потреблению приемопередатчиком разного объема энергии от аккумулятора. Поиск конфигурации радиоресурсов, обеспечивающей минимальное энергопотребление приемопередатчика (TRX – Transmitter) при передаче данных от UE NB-IoT к eNB с требуемым качеством – оптимальное планирование, является актуальной задачей развития мобильного IoT.

Цель. Разработать и исследовать модель поиска оптимальной конфигурации радиоресурсов, обеспечивающую снижение энергопотребления TRX при передаче данных по UL.

Результаты. Предложена модель оценки энергопотребления приемопередатчика UE NB-IoT при передаче данных по UL. Определен набор параметров, влияющий на величину энергопотребления. Сформулирована задача поиска конфигурации радиоресурсов, обеспечивающей снижение энергопотребления TRX при передаче данных по UL в виде оптимизационной задачи и предложен метод ее решения с учетом особенностей канала связи NB-IoT и процедур взаимодействия пользовательского оборудования с eNB. Проведено комплексное экспериментальное исследование, включающее верификацию предложенной модели, оценку сходимости предложенного метода решения и границ его применимости, одновариантный и многовариантный анализ энергопотребления приемопередатчика UE NB-IoT при оптимальном планировании радиоресурсов для передачи данных по UL и оценку эффективности предложенного решения. В результате численного моделирования продемонстрировано снижение до 50% минимального энергопотребления при использовании оптимальной конфигурации радиоресурсов по сравнению с ближайшим следующим вариантом. Определено направление дальнейших исследований, ориентированных на развитие предложенного решения для случая одновременного взаимодействия с eNB многих пользователей.

Практическая значимость. Предложенная математическая модель и ее программная реализация представляют интерес для
использования на ранних стадиях автоматизированного проектирования сетей Интернета вещей по технологии NB-IoT для выбора оптимальных конфигураций радиоресурсов с целью повышения срока автономной работы пользовательского оборудования без снижения качества обслуживания.

Мосин С.Г. Поиск оптимальной конфигурации радиоресурсов линии вверх для снижения энергопотребления UE NB-IoT при передаче данных // Динамика сложных систем. 2025. Т. 19. № 2 С. 40–49. DOI: https://doi.org/10.18127/j19997493-202502-06

1. Данешманд Б.М. Анализ и оценка эффективности методов обеспечения качества обслуживания программно-конфигурируемых сетей стандарта 5G/IMT-2020 // Russian Technological Journal. 2021. Т. 9. № 5. С. 14–25.
2. Kadatskaya O., Saburova S. Support of resourses redistribution in NB-IоT LTE networks // Radiotekhnika. 2024. V. 2. № 217. P. 110–116.
3. Popovski P., Trillingsgaard K.F., Simeone O., Durisi G. 5G Wireless Network Slicing for eMBB, URLLC, and mMTC: A Communication-Theoretic View // IEEE Access. 2018. V. 6. P. 55765–55779.
4. Elgarhy O., Reggiani L., Alam M. M., Zoha A., Ahmad R., Kuusik A. Energy efficiency and latency optimization for IoT URLLC and mMTC use cases // IEEE Access. 2024. V. 12. P. 23132–23148.
5. Valentini L., Bernardi E., Saggese F., Chiani M., Paolini E., Popovski P. Contention-Based mMTC/URLLC Coexistence Through Coded Random Access and Massive MIMO // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2024. V. 18. № 7. P. 1265–1280.
6. Novanana S., Kliks A., Arifin A.S., Wibisono G. Performance of 5G Slicing With Access Technologies and Diversity: A Review and Challenges // IEEE Access. 2024. V. 12. P. 170780–170802.
7. Goshi E., Mehmeti F., La Porta T.F., Kellerer W. Modeling and Analysis of mMTC Traffic in 5G Core Networks // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2025. V. 22. № 1. P. 409–425.
8. Крутин Д.В., Кисляков М.А., Мосин С.Г. Методы оценки качества канала связи. Технология WCDMA // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 5. С. 12–15.
9. Кисляков М.А., Мосин С.Г., Савенкова В.С. Проектирование беспроводных сенсорных сетей // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 5. С. 15–19.
10. Zhang S., Xue Y., Shi Q., Chang T. Statistical channel modelingmethods in wireless network twinning: current status and frontiers // ZTE technology journal. 2023. V. 29. № 3. P. 26–31.
11. Mosin S.G., Efremov I.A. A Wireless System of Data Acquisition // Proc. of IEEE Int. Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering (SIBIRCON-2010). P. 306–309.
12. Артвел Р.М., Степанов М.С. Разработка функциональной модели сети Интернета вещей на основе технологии Nnarrow Band Internet of Things (NB-IoT) // Телекоммуникации и информационные технологии. 2020. Т. 7. № 2. С. 39–44.
13. Li Y., Zhang S., Ren X., Zhu J. et al. Real-world wireless network modeling andoptimization: From model/data-driven perspective // Chinese Journal of Electronics. 2022. V. 31. № 6. P. 991–1012.
14. Ланцов В.Н., Меркутов А.С. Алгоритм расчета квазипериодических процессов в нелинейных радиотехнических устройствах // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. 1990. Т. 33. № 6. С. 12–17.
15. Меркутов А.С. Исследование возможностей повышения эффективности радиосистем УКВ-диапазона с использованием САПР // Динамика сложных систем – XXI век. 2018. Т. 12. № 2. С. 69–74.
16. Бахтин А.А., Тимошенко А.Г., Соколов М.А. Разработка и исследование энергоэффективного усилителя мощности для NB-IoT и LoRaWAN // Электронная техника. Сер. 3: Микроэлектроника. 2019. № 4 (176). С. 27–35.
17. Ланцов В.Н., Мосин С.Г. Современные подходы к проектированию и тестированию интегральных микросхем: Монография. Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та. 2010.
18. Котляров Е.Ю., Путря М.Г., Михайлов В.Ю., Зубов И.А., Васильев Е.С. Разработка прототипа микросхемы малошумящего усилителя для приемного тракта NB-IoT-системы // Известия высших учебных заведений. Электроника. 2022. Т. 27. № 6. С. 740–752.
19. Abbas M.T., Grinnemo K.-J., Eklund J., Alfredsson S., Rajiullah M., Brunstrom A. et al. Energy-saving solutions for cellular Internet of Things–A survey // IEEE Access, vol. 10, pp. 62073–62096, 2022.
20. Manzar S.A., Verma S., Gupta S.H. Analysis and optimization of downlink energy in NB-IoT // Sustainable Computing: Informatics and Systems. 2022. V. 35. № 9. ID 100757.
21. Al-Sammak K.A., Al-Gburi S.H., Marghescu I. et al. Optimizing IoT Energy Efficiency: Real-Time Adaptive Algorithms for Smart Meters with LoRaWAN and NB-IoT // Energies. 2025. V. 18. № 4. ID 987.
22. Bortnik D., Nikic V., Sobot S., Vukobratovic D., Mezei I., Lukic M. Evaluation of Machine Learning Algorithms for NB-IoT Module Energy Consumption Estimation Based on Radio Channel Quality // IEEE Access. 2025. V. 13. P. 2389–2408.
23. Mosin S. A Model of LoRaWAN Communication in Class A for Design Automation of Wireless Sensor Networks Based on the IoT Paradigm // Proc. 2018 IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS). Kazan. Russia. 2018. P. 1–6.
24. Evangelakos E.A., Kandris D., Rountos D., Tselikis G., Anastasiadis E. Energy Sustainability in Wireless Sensor Networks: An Analytical Survey // Journal of Low Power Electronics and Applications. 2022. V. 12. № 4. Paper ID 65.
25. Sørensen A., Wang H., Remy M.J., Kjettrup N., Sørensen R.B., Nielsen J.J. et al. Modeling and experimental validation for battery lifetime estimation in NB-IoT and LTE-M // IEEE Internet Things J. 2022. V. 9. № 12. P. 9804–9819.
26. Mosin S. A Model for Univariant and Multivariant Simulating the Battery Lifetime of UE NB-IoT // Proc. International Russian Automation Conference (RusAutoCon). Sochi. Russia. 2024. P. 13–18.
27. 3GPP TS 36.211. Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA). Physical Channels and Modulation. 2017. V. 14.4.0. P. 1–6.
28. 3GPP. 3GPP TS 36.213, Physical layer procedures (Release 13, v13.9.0). Technical report, 3GPP. April 2018.