5G’de Dalga yayılımının belirli bir özelliğinden yararlanmak
Zamana göre değişmesi. Fikir şu. Tamamen sensörler tarafından çevrelenmiş yerel bir kaynak düşünün. Kaynak bir sinyal yayar ve sensörlerin her biri alınan sinyali kaydeder; eğer sensörlergeçici olarak tersine çevirerek kaydedilen sinyalleri alırlarsa (ters olarak çekim yaparken olduğu gibi ters çevrilirler), dalgalar ters yolu izler ve kaynağa yeniden yerleştirilir.
Bu özellik tüm sensör yüzeyini gerektiriyor gibi görünüyor
Ancak 1990’larda, Paris’teki PESPCI’deki Mathias Fink ekibi, çoğaltma ortamı oldukça karmaşık olduğunda, odaklanma bozulmadan sınırlı sayıda antenin yeterli olduğunu belirledi.
Böylece bu fizikçiler, yöntemin 24 GHz’lik elektromanyetik dalgalara uygulanabileceğini göstermiştir. Ve 2016’da, ehez Orange’ın mühendisleri zamana duyarlı 5G anteninin prototipini gösterdi.
Nasıl çalışır? “Öğrenme” aşamasında, cep telefonu kısa bir etki yaratır; bu, her bir Pantenne sensörünün seviyesine, kaydedilen bir eko seti (her sensör için farklı) şeklinde gelir (karşısındaki kutuya bakınız). Bu adım çok önemlidir ve sinyal için iyi bir örnekleme ve farklı yankıların iyi bir şekilde ayrılmasını sağlamak için geniş bir bant genişliği gerektirir.
Her bir sensörün Pantenne tarafından alınan sinyali tersine çevirmesi durumunda, ilk darbeyle neredeyse aynı olan kısa bir darbeye odaklanacağımız bilinmektedir.
Dijital veriler
Dijital verileri istasyondan cihaza aktarmak için, kaydedilen sinyalin bit 1’i kodlamak için zaman döndürmesi ya da aynı çarpımı 0 biti için -1 ile (tersi) çarpması uygundur.
Bir kaydın yayınlanmasının sona ermesi, bir başkasının başlaması için: bunların, cep telefonunda göz ardı edilmeleri, orijinal dürtüden daha büyük bir süreye sahip olmaları yeterlidir.
Ek olarak, bir kaç cep telefonunun veya bağlı cismin kaydedilmiş sinyallerini aynı anda iletmek için mekansal odaklamadan yararlanılabilir.
Her biri, kendisi için tasarlanan sinyali ve yalnızca bunu ayırt edecek. Böylece akış hızını büyük ölçüde arttırmak ve ağ tarafından tüketilen enerjinin çoğunu azaltmak mümkündür, mekansal odaklanma daha yüksek bir enerji verimliliği sağlar.
Bu tür sözler karşısında 5G için geçici geri dönüş seçilecek mi? Emin değil. Performansı, yayılma ortamının karmaşıklığına çok şey borçludur ve yayılma yolları değiştiğinde öğrenme aşamasını yenileme ihtiyacı nedeniyle engellenmektedir. Bu, özellikle cihazın hareketlerini birbirine bağladığı durumdur: yaya için bir sorun değil, hareket halindeki bir araç için daha fazla.