想象一下这样一个世界：从交通传感器到可穿戴健康监测器，所有智能设备都能无缝通信。这一愿景是海量机器类型通信 (mMTC) 的核心，而 mMTC 正是 5G 和未来 6G 移动网络的基石。

简而言之，mMTC 旨在连接数量空前的物联网 (IoT) 设备——每平方公里高达 100 万台——从而使它们能够不定期地发送小规模数据突发。这种能力对于智慧城市、自动驾驶汽车、远程医疗等众多应用的发展至关重要。

实现这种大规模连接的关键方法是采用“免授权”通信方案。与传统的蜂窝通信不同，传统的蜂窝通信中设备必须首先向基站请求传输许可，而免授权方案允许设备无需事先授权即可发送数据。

这简化了通信过程，显著降低了终端设备的处理和功耗，以及基站的调度操作。然而，免授权方案也存在一个显著的缺点：当许多设备同时传输时，数据冲突的风险会增加，这可能导致网络拥塞和通信故障。

为了应对这些关键挑战，由日本千叶大学信息学研究生院教授 Shioda Shigeo 领导的研究团队开发了一个全面的分析模型，用于评估免授权通信方案的性能。他们的论文发表在《计算机通信》杂志上，探讨了一种广为人知的免授权方法“时隙 ALOHA”在高密度物联网环境中的表现。

该团队的其他成员包括同样来自千叶大学的 Yuki 先生和大阪大学信息科学技术研究生院的 Takeshi Hirai 教授。

本论文是获得 ACM MSWiM 2023 最佳论文奖的研究论文的扩展版本(在第 26 届无线和移动系统建模、分析和仿真国际会议上发表)，该会议是无线通信系统性能建模和评估领域的国际会议，被评为核心会议 A 级。

该团队的方法包括创建一个基于随机几何的复杂分析模型，随机几何是一种用于分析元素随机分布系统的数学工具。他们假设基站和物联网设备都以统计上随机但可预测的方式分布在一个区域内。

随后，他们分析了时隙 ALOHA 的三种不同场景：一个没有任何特殊增强的基本版本;一个包含干扰消除技术(称为“NOMA”)的版本;以及一个采用功率控制的版本，其中设备可以调整自身的信号强度。该团队重点关注两个关键性能指标，即传输成功率和基站吞吐量(基站在给定时间段内可以成功接收的数据量)。

他们的研究揭示了不同 ALOHA 版本之间存在许多复杂的动态关系。虽然干扰消除在某些情况下可以将基站吞吐量提高高达 20%，但这并不能解决所谓的“远近问题”。这种现象指的是距离基站较近的设备成功传输的几率更高，而距离较远的设备则难以成功传输。

令人惊讶的是，研究发现，干扰消除对中等距离的设备最有效，而对距离基站非常近或非常远的设备则效果不佳。另一方面，虽然应用功率控制成功地解决了远近问题，并确保了所有设备更公平的传输机会，但却导致整体网络性能大幅下降。

“我们的研究表明，基于 ALOHA 的通信面临着两个相互冲突的目标之间的内在权衡：公平性，即设备应该有平等的通信机会，无论它们与基站的距离如何;吞吐量，即使单个基站能够从尽可能多的设备接收数据的目标，”Shioda 教授解释道。

“换句话说，从根本上来说，同时实现公平性和最大吞吐量是困难的。”这凸显了未来物联网网络的一个关键设计挑战，表明仅仅依靠免授权方案可能无法同时实现最佳性能和公平访问。

总体而言，这项研究的结果将有助于指导物联网的发展。了解通信方案中的基本权衡对于设计高效且公平的下一代网络至关重要。

Shioda 教授总结道：“我们揭示了物联网网络的固有局限性，而物联网网络将成为未来物联网驱动型社会的支柱。这些局限性源于使用免授权通信方案，而采用基于授权的方案或许能够克服这些局限性。在未来的工作中，我们打算进一步探索这种可能性。”

此类社会中令人兴奋的应用包括车对万物通信(其中车辆和道路基础设施交换数据)和使用可穿戴设备进行远程医疗，其中高通信可靠性对于监控重要信息至关重要。

更多信息： Yuki Ichimura 等人，《mMTC 中带干扰消除的时隙 ALOHA 建模与性能分析》，《计算机通信》(2025 年)。